Med BLIP 2 QLoRA

🚀 PEFT模型卡片

PEFT是一個用於高效微調的庫，此模型基於Salesforce/blip2-opt-2.7b，可用於視覺問答任務。

📚 詳細文檔

🔍 模型詳情

模型描述

• 開發者：待補充
• 資助方（可選）：待補充
• 共享方（可選）：待補充
• 模型類型：待補充
• 語言（NLP）：待補充
• 許可證：待補充
• 微調基礎模型（可選）：待補充

模型來源（可選）

• 倉庫：待補充
• 論文（可選）：待補充
• 演示（可選）：待補充

🛠️ 用途

直接使用

此部分為模型未經微調或未集成到更大生態系統/應用程序時的使用方式，待補充相關信息。

下游使用（可選）

此部分為模型針對特定任務進行微調後，或集成到更大生態系統/應用程序時的使用方式，待補充相關信息。

超出適用範圍的使用

此部分討論模型的濫用、惡意使用以及模型效果不佳的使用場景，待補充相關信息。

⚠️ 偏差、風險和侷限性

此部分旨在傳達技術和社會技術方面的侷限性，待補充相關信息。

建議

直接和下游用戶都應瞭解該模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需更多信息。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型。 待補充相關代碼。

📈 訓練詳情

訓練數據

此部分應鏈接到數據集卡片，可能還需簡要介紹訓練數據的相關信息以及數據預處理或額外過濾的文檔，待補充相關信息。

訓練過程

預處理（可選）

待補充相關信息。

訓練超參數

• 訓練機制：待補充（例如fp32、fp16混合精度、bf16混合精度、bf16非混合精度、fp16非混合精度、fp8混合精度）

速度、大小、時間（可選）

此部分提供有關吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息，待補充相關信息。

📊 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

如有可能，此部分應鏈接到數據集卡片，待補充相關信息。

因素

這些是評估所細分的內容，例如子群體或領域，待補充相關信息。

指標

這些是所使用的評估指標，理想情況下應說明原因，待補充相關信息。

結果

待補充相關信息。

總結

待補充相關信息。

🧐 模型檢查（可選）

此部分包含與該模型相關的可解釋性工作，待補充相關信息。

🌱 環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）中提出的機器學習影響計算器來估算碳排放。

• 硬件類型：待補充
• 使用時長：待補充
• 雲服務提供商：待補充
• 計算區域：待補充
• 碳排放：待補充

📋 技術規格（可選）

模型架構和目標

待補充相關信息。

計算基礎設施

硬件

待補充相關信息。

軟件

待補充相關信息。

📖 引用（可選）

BibTeX

待補充相關信息。

APA

待補充相關信息。

📘 術語表（可選）

如果相關，此部分包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法，待補充相關信息。

➕ 更多信息（可選）

待補充相關信息。

📝 模型卡片作者（可選）

待補充相關信息。

📞 模型卡片聯繫方式

待補充相關信息。

🔖 框架版本

• PEFT 0.7.1