使用场景

使用InternVL2_5-26B进行图像描述和理解，提升图像检索系统的准确性。

在视频内容分析中应用InternVL2_5-26B，实现视频内容的自动标注和分类。

通过InternVL2_5-26B进行多语言图像标注，增强跨语言的图像识别能力。

产品特色

• 模型架构：遵循'ViT-MLP-LLM'范式，集成了视觉Transformer和语言模型。

• 训练策略：包括动态高分辨率训练方法，以及分阶段训练以增强模型的视觉感知和多模态能力。

• 多模态理解：支持图像、视频和多语言数据，提供综合的多模态和幻觉评估。

• 数据组织：通过关键参数控制训练数据的组织，优化数据平衡和分布。

• 快速启动：提供示例代码，方便用户使用transformers库快速运行模型。

• 微调与部署：支持模型的微调和部署，使用LMDeploy工具包简化部署流程。

• 多轮对话：支持基于图像和视频的多轮对话，增强交互体验。

使用教程

1. 安装transformers库：确保已安装transformers库，版本需大于等于4.37.2。

2. 加载模型：使用AutoModel.from_pretrained方法加载InternVL2_5-26B模型。

3. 数据预处理：对输入的图像或视频数据进行必要的预处理，包括尺寸调整和归一化。

4. 模型推理：将预处理后的数据输入模型，进行推理以获取结果。

5. 结果分析：根据模型输出的结果进行分析，应用于具体的业务场景。

6. 微调模型：如有需要，可以在特定数据集上对模型进行微调，以适应特定的应用需求。

7. 部署模型：使用LMDeploy工具包将模型部署为服务，提供API接口供其他应用调用。