LLaVA-Plus-Codebase

多模态智能助手的工具使用与学习指南

LLaVA-Plus LLaVA Vicuna 多模态视觉助手 Github 开源项目

该项目介绍了LLaVA-Plus如何提升大语言和视觉助手的工具使用能力。通过代码示例、安装说明和使用指南，用户可以快速掌握运行和训练LLaVA-Plus模型的方法，并进行推理和评估。该项目适用于需要结合视觉任务和语言模型的研究人员和开发者，提供了多个知名工具的整合与使用说明，帮助用户全面了解和应用这些工具执行多模态任务。

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介绍相关项目

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解

VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat - LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理

LLaVA-OneVision是一款基于Qwen2架构的多模态AI模型，专门针对聊天场景进行优化。该模型通过多阶段训练，包括LCS-558K预训练、高质量合成数据训练和单图数据训练等，最终经过RLHF进一步提升性能。它能够与图像、多图和视频进行交互，同时保持良好的指令遵循能力，是一个versatile的视觉语言模型。

Llava-v1.5-7B-GGUF - 轻量级多模态图文处理模型支持多种精度量化

GithubHuggingfaceLLaVALlamaEdge图文理解大语言模型开源项目模型模型量化

Llava-v1.5-7B-GGUF是Llava 1.5 7B模型的GGUF量化版本,提供2位至8位多种精度选择,可根据性能和质量需求灵活使用。项目支持通过LlamaEdge快速部署,适用于多模态AI应用场景。该模型具备图像理解和文本生成能力,在保持性能的同时实现了模型体积的压缩。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

MoE-LLaVA-Phi2-2.7B-4e - MoE-LLaVA模型应用专家混合系统提升视觉语言能力

GithubHuggingfaceMoE-LLaVA多模态学习开源项目模型深度学习混合专家系统视觉语言模型

MoE-LLaVA是一个采用专家混合架构的视觉语言模型。该模型使用3B稀疏激活参数，性能与LLaVA-1.5-7B相当，在部分任务上超越LLaVA-1.5-13B。MoE-LLaVA可在8张V100 GPU上2天内完成训练，并在多项视觉理解基准测试中表现优异。这一创新为多模态AI领域提供了新的研究方向。

llama-classification - 利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南

GithubLLaMA代码库实验设置开源项目文本分类预处理

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上，用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法，并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南

GithubHugging FaceLlama 3.1开源项目本地推理模型微调量化

本项目提供了一系列实用工具和指南，帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题，并包含相关代码示例。此外，项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用，以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者，为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。

llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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