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InternVL2-2B-AWQ

跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型

InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化,模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理,提升离线批量推理效率。同时,该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口,快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率,还具备灵活的服务特性。

CogVLM - 开源视觉语言模型,提升图像理解与跨模态对话功能
CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试
CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型,专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数,并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进,增添了GUI图像代理能力,支持1120*1120分辨率的图像理解,并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示,用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息,请访问项目主页。
rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎
CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化
rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎,广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务,并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术,支持多种权重格式和多模态输入处理,跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端,优化了动态批处理功能,提高了用户的使用和体验效率。
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。
ai-hub-models - 一系列性能优化的机器学习模型
GithubPythonQualcomm AI Hub开源项目性能优化机器学习模型设备部署
Qualcomm® AI Hub Models提供了一系列性能优化的机器学习模型,适用于视觉、语音、文本和生成式AI。这些模型可以在Qualcomm设备上高效部署,并提供开源的量化、优化和部署指南。用户可以通过Hugging Face访问模型,并通过示例应用程序在本地设备上部署。支持多种操作系统和计算单元,兼容多款Snapdragon芯片,并提供详细的性能指标和文档。
RWKV-LM - 高性能并行化RNN,探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
RWKV是一个高性能的并行化RNN,具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度,不依赖于传统的注意力机制,而是通过隐藏状态进行计算,优化了VRAM的使用,并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源
Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目
此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码,为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试,以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新,并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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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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