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MiniCPM-V-2_6-int4

精简高效的多语言视觉AI对话模型

MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型,GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务,可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具,MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率,适合开发者进行各类视觉AI应用开发。

MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4 - 轻量级视觉问答模型实现实时图像对话
GPU内存优化GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-V图像识别开源项目模型模型量化深度学习
MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4通过int4量化技术实现低内存视觉问答功能,仅需9GB显存即可运行。基于Hugging Face框架开发,支持实时图像对话和流式输出,为视觉AI应用提供高效且资源友好的解决方案。
MiniCPM-V-2_6 - 高性能多模态语言模型 实现单图多图视频智能理解
GithubHuggingfaceMiniCPM-V人工智能图像理解多模态大语言模型开源项目模型视频理解
MiniCPM-V 2.6是一个高效的多模态大语言模型,仅用8B参数就达到了GPT-4V级别的表现。该模型支持单图、多图和视频理解,在多项基准测试中成绩优异。它具备出色的性能、多图和视频理解能力、强大的OCR功能以及多语言支持。MiniCPM-V 2.6还以其高效率和易用性著称,可轻松部署在包括手机和平板电脑在内的各种设备上。
MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型,支持跨平台高效部署
GithubHuggingfaceMiniCPM-V场景文本理解多模态开源项目模型深度学习视觉问答
MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型,以高效端侧部署和可靠性为特色,支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术,减少幻觉生成,并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行,拥有中英双语支持,并能够在移动设备上执行,提供多种部署选择。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法,优化模型的文本性能。提供多种量化文件,适配不同硬件配置,尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型,实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理,可在LM Studio中运行,为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用
GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型
MiniCPM3-4B是一款开源语言模型,仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能,在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略,MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力,为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展:8B参数达GPT-4V水平
GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署
MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型,仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持,可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言,并提供多种灵活部署方式,如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。
MiniCPM-V-2_6-gguf - 高性能GGUF格式多模态模型转换与部署指南
GithubHuggingfaceMiniCPM-V多模态开源项目推理模型模型转换量化
MiniCPM-V-2.6是一个支持GGUF格式转换的多模态模型项目。项目展示了PyTorch模型到GGUF格式的转换流程,实现F16和INT4量化,并在Linux及Mac平台实现本地部署。项目提供完整的模型转换、构建和推理步骤,方便开发者进行多模态模型的本地化部署。
mlc-MiniCPM - Android设备上运行MiniCPM轻量级AI模型
AndroidGithubMLC-LLMMiniCPM开源项目模型量化移动端部署
mlc-MiniCPM项目基于MLC-LLM技术,实现了MiniCPM和MiniCPM-V模型在Android设备上的运行。该项目开发了Android应用程序,支持用户与AI模型进行文本和图像交互。通过4位量化技术,项目将模型压缩以适应移动设备资源,在保持性能的同时提高运行效率。
MiniCPM-Embedding - 高效中英双语文本嵌入和跨语言检索模型
GithubHuggingfaceMiniCPM-Embedding中英双语嵌入模型开源项目检索模型跨语言
MiniCPM-Embedding是一款中英双语文本嵌入模型,由面壁智能、清华大学和东北大学共同开发。模型基于MiniCPM-2B-sft-bf16训练,采用双向注意力和加权平均池化技术,在中英文检索和跨语言检索任务中表现出色。模型参数为2.4B,嵌入维度2304,最大支持512个输入tokens。MiniCPM-Embedding在多项评测中展现了优秀性能,尤其在跨语言检索任务中表现突出,为中英文文本处理和检索提供了有力工具。
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