จะรันโมเดลวิชั่นท้องถิ่นและโมเดลหลายกิริยาได้อย่างไร

โมเดลภาพมีค่าใช้จ่ายมากกว่าหนึ่งชั้นมากกว่าโมเดลข้อความ

โมเดลการมองเห็นเฉพาะที่ไม่เพียงแต่มีภววิทยาโมเดลภาษาเท่านั้น แต่ยังมักจะรวมถึงตัวเข้ารหัสรูปภาพ เลเยอร์การฉายภาพ โทเค็นพิเศษ และเทมเพลตแบบหลายโมดัล เมื่อผู้ใช้เห็นโมเดลภาพ 7B พวกเขาไม่สามารถประมาณหน่วยความจำวิดีโอตามโมเดลข้อความ 7B เพียงอย่างเดียวได้ ความละเอียดของภาพ จำนวนภาพ โทเค็นภาพ และความยาวบริบท ล้วนส่งผลต่อหน่วยความจำและความเร็วจริง

นี่คือเหตุผลที่เมื่อเลือก "ภาพ/หลายรูปแบบ" ตามวัตถุประสงค์ ระบบการแนะนำจะต้องคัดกรองแบบจำลองที่มีเบาะแสที่แท้จริง เช่น การมองเห็น, vl, llava, รูปภาพ ฯลฯ การแนะนำแบบจำลองแบบข้อความเท่านั้นสำหรับงานด้านภาพ แม้ว่าจะสามารถทำงานได้ แต่ก็ไม่สามารถบรรลุสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการจะทำได้สำเร็จ

งานใดที่เหมาะกับโมเดลการมองเห็นท้องถิ่น

โมเดลภาพท้องถิ่นเหมาะสำหรับคำอธิบายรูปภาพ การทำความเข้าใจภาพหน้าจอ การอธิบายไดอะแกรมอย่างง่าย คำแนะนำแบบ UI ความช่วยเหลือ OCR การวิเคราะห์รูปภาพผลิตภัณฑ์ และการทำความเข้าใจเอกสารขนาดเล็ก ข้อดีของมันคือความเป็นส่วนตัวและการควบคุมในท้องถิ่น และไม่จำเป็นต้องอัปโหลดรูปภาพไปยังบริการของบุคคลที่สาม ข้อเสียคือความเร็ว ความแม่นยำ และการให้เหตุผลด้วยภาพที่ซับซ้อนโดยทั่วไปไม่ดีเท่ากับโมเดลหลายรูปแบบขนาดใหญ่ในระบบคลาวด์

หากผู้ใช้จำรูปภาพได้เป็นครั้งคราว คุณสามารถเลือกโมเดลหลายรูปแบบขนาดเล็กได้ หากผู้ใช้ต้องการวิเคราะห์ภาพหน้าจอหรือเอกสารบ่อยครั้ง ต้องการหน่วยความจำเพิ่มเติม การสนับสนุนแบ็คเอนด์ที่ดีขึ้น และรูปแบบโมเดลที่เสถียร

วิธีประมาณหน่วยความจำและบริบทของวิดีโอ

รอยเท้าหน่วยความจำวิดีโอของโมเดลภาพประกอบด้วยน้ำหนักของโมเดลภาษา ตัวเข้ารหัสรูปภาพ แคช KV และโอเวอร์เฮดที่ทำงานอยู่ รูปภาพจะถูกแปลงเป็นโทเค็นภาพ ซึ่งจะรวมอยู่ในงบประมาณบริบทด้วย รูปภาพหลายภาพ ความละเอียดที่สูงขึ้น หรือข้อความแจ้งที่ยาวล้วนสามารถเพิ่มการบริโภคได้

ดังนั้น หน่วยความจำวิดีโอขนาด 8GB จึงเหมาะสำหรับโมเดลภาพขนาดเล็กมากกว่า ส่วนขนาด 12GB/16GB สามารถลองใช้โมเดลหลายรูปแบบระดับ 7B ได้มากขึ้น และขนาด 24GB ขึ้นไปเหมาะสำหรับงานภาพที่มีคุณภาพสูงกว่าหรือบริบทที่ยาวกว่า ผู้ใช้หน่วยความจำรวมของ Apple ควรเผื่อไว้สำหรับการประมวลผลระบบและกราฟิกด้วย

การสนับสนุนแบ็กเอนด์มีความสำคัญมากกว่าชื่อรุ่น

แบ็กเอนด์เนทิฟบางรุ่นไม่สนับสนุนโมเดลภาพเท่าๆ กัน Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX มีการรองรับสถาปัตยกรรม เทมเพลต และรูปแบบอินพุตรูปภาพที่แตกต่างกันไม่สอดคล้องกัน มีน้ำหนักโมเดลบน Hugging Face แต่ไม่ได้หมายความว่าเครื่องมือปัจจุบันของคุณสามารถเรียกใช้ได้ด้วยคลิกเดียว

หน้าคำแนะนำควรให้ลิงก์ Hugging Face แก่ผู้ใช้ ทำให้พวกเขาเข้าสู่หน้าโมเดลเพื่อดูไฟล์ คำแนะนำ และตัวอย่างได้ ในอนาคต คุณยังสามารถเพิ่มฟิลด์ "เครื่องมือที่ทำงานที่รองรับ" ให้กับโมเดลแบบภาพ เพื่อลดสถานการณ์ที่ผู้ใช้พบว่าไม่สามารถใช้งานได้หลังจากดาวน์โหลด

วิธีหลีกเลี่ยงคำแนะนำที่ไม่ถูกต้อง

เพื่อจุดประสงค์ด้านการมองเห็น การคัดกรองแบบจำลองจะต้องพิจารณาความสามารถของงานก่อน จากนั้นจึงพิจารณาการปรับฮาร์ดแวร์ แม้ว่าโมเดลแบบข้อความอย่างเดียวจะมีคะแนนสูง แต่ก็ไม่ควรอยู่ในแถวหน้าของการแนะนำด้วยภาพ ในทางตรงกันข้าม โมเดลที่มีปริมาณการดาวน์โหลดต่ำแต่รองรับอินพุตรูปภาพอย่างชัดเจนอาจตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดีกว่าโมเดลข้อความยอดนิยม

กฎดังกล่าวควรเขียนไว้ในส่วนหลัง ไม่ใช่แค่อธิบายไว้ในสำเนาส่วนหน้าเท่านั้น เมื่อผู้ใช้เลือกโมเดลการมองเห็น รายการผลลัพธ์ควรแสดงป้ายกำกับ "ภาพ/หลายรูปแบบ" แหล่งที่มาของโมเดล ความยาวบริบท เวอร์ชันเชิงปริมาณ และข้อกำหนดหน่วยความจำอย่างชัดเจน

คำค้นหาใดที่หน้า SEO ของคุณควรครอบคลุม?

บทความนี้ครอบคลุมถึงจุดประสงค์ในการค้นหา เช่น "วิธีเรียกใช้โมเดลวิชวลในเครื่อง" "ต้องใช้หน่วยความจำวิดีโอเท่าใดสำหรับโมเดลหลายโมดัล" "การปรับใช้โลคัล llava" "การดำเนินการโลคัล Qwen VL" หลังจากนั้น คุณสามารถแยกย่อยซีรีส์รุ่นเฉพาะ เครื่องมือเฉพาะ และการกำหนดค่าหน่วยความจำวิดีโอเฉพาะต่อไปได้

ยิ่งเนื้อหามีความเฉพาะเจาะจงมากเท่าใด ผู้ใช้ก็จะอยู่ต่อและคลิกที่เครื่องมือได้ง่ายขึ้นเท่านั้น บทความสั้นๆ ให้แค่แนวคิดเท่านั้น ไม่สามารถแก้ปัญหาของผู้ใช้ได้ บทความขนาดยาวจำเป็นต้องอธิบายอย่างชัดเจนเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ รูปแบบของโมเดล การรันแบ็กเอนด์ ข้อผิดพลาดทั่วไป ตัวอย่างโมเดล สถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง และขั้นตอนถัดไป