使用场景

企业可以将mPLUG-DocOwl 1.5应用于合同文档的自动化审核，快速提取关键信息。

教育机构可以使用该模型来自动化分析教学材料，提高教学资源的利用效率。

政府部门可以利用mPLUG-DocOwl 1.5来处理大量的公共文档，提供更好的公众服务。

产品特色

支持结构感知的文档解析，能够识别和理解文档中的结构化信息。

支持表格到Markdown和图表到Markdown的转换，方便文档内容的再利用。

支持多粒度的文本识别和文本定位，提高了文档内容提取的准确性。

支持简单短语或详细解释的问题回答，增强了模型的交互性和应用范围。

模型开源，提供了训练数据、模型代码和在线演示，便于研究者和开发者使用和二次开发。

提供了基于不同应用场景的多个模型版本，如DocOwl1.5-stage1、DocOwl1.5、DocOwl1.5-Chat和DocOwl1.5-Omni。

使用教程

1. 准备Python环境，安装必要的依赖包，如transformers、torch等。

2. 下载并解压mPLUG-DocOwl 1.5提供的训练数据集，如DocStruct4M、DocReason25K等。

3. 根据具体需求选择合适的模型版本，如DocOwl1.5-stage1或DocOwl1.5-Chat。

4. 使用提供的代码示例进行模型的推理测试，验证模型的功能和性能。

5. 若需要进一步训练或微调模型，可以按照提供的指南准备训练数据，并运行训练脚本。

6. 对于需要部署模型的用户，可以参考提供的本地演示代码，搭建自己的应用服务。