使用场景

在零售行业，通过DeepSeek-VL2分析监控视频，识别顾客行为模式。

在教育领域，利用DeepSeek-VL2解析教科书图像，提供互动式学习体验。

在医疗影像分析中，使用DeepSeek-VL2识别和分类医学图像中的病理特征。

产品特色

视觉问答：能够理解和回答与图像相关的问题。

光学字符识别：识别图像中的文字信息。

文档/表格/图表理解：解析和理解图像中的文档、表格和图表内容。

视觉定位：识别图像中的特定对象或元素。

多模态理解：结合视觉和语言信息，提供更深层次的内容理解。

模型变体：提供不同规模的模型以适应不同的应用场景和计算资源。

商业用途支持：DeepSeek-VL2系列支持商业用途。

使用教程

1. 安装必要的依赖：在Python环境（版本>=3.8）中，运行`pip install -e .`安装依赖。

2. 导入必要的库：导入torch、transformers库以及DeepSeek-VL2相关的模块。

3. 指定模型路径：设置模型路径为`deepseek-ai/deepseek-vl2-small`。

4. 加载模型和处理器：使用DeepseekVLV2Processor和AutoModelForCausalLM从预设路径加载模型。

5. 准备输入数据：将对话内容和图像加载并准备输入。

6. 运行模型获取响应：使用模型的generate方法，根据输入嵌入和注意力掩码生成响应。

7. 解码并输出结果：将模型输出的编码结果解码，并打印出来。