🚀 microsoft/Florence - 2 - large在Ejafa/ye - pop上微調並使用CogVLM2添加字幕
本倉庫包含microsoft/Florence - 2 - large
模型的微調版本。該模型在Ejafa/ye - pop
數據集的38000張圖像子集上進行了微調,其字幕使用THUDM/cogvlm2 - llama3 - chat - 19B
生成。
🚀 快速開始
本倉庫中的模型是microsoft/Florence - 2 - large
的微調版本,可用於圖像到文本的轉換任務。通過在特定數據集上微調,模型的圖像字幕生成能力得到了提升。
✨ 主要特性
- 基於
microsoft/Florence - 2 - large
模型進行微調。
- 在
Ejafa/ye - pop
數據集的38000張圖像子集上訓練。
- 使用
THUDM/cogvlm2 - llama3 - chat - 19B
生成字幕。
📦 安裝指南
文檔未提及具體安裝步驟,可參考transformers
庫的安裝方式。
💻 使用示例
基礎用法
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, AutoConfig
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("thwri/CogFlorence-2-Large-Freeze", trust_remote_code=True).to(device).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained("thwri/CogFlorence-2-Large-Freeze", trust_remote_code=True)
def run_example(task_prompt, image):
prompt = task_prompt
if image.mode != "RGB":
image = image.convert("RGB")
inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
input_ids=inputs["input_ids"],
pixel_values=inputs["pixel_values"],
max_new_tokens=1024,
num_beams=3,
do_sample=True
)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
parsed_answer = processor.post_process_generation(generated_text, task=task_prompt, image_size=(image.width, image.height))
return parsed_answer
from PIL import Image
import requests
import copy
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
result = run_example("<MORE_DETAILED_CAPTION>" , image)
print(result)
高級用法
文檔未提及高級用法相關代碼,可根據實際需求對基礎用法代碼進行擴展。
📚 詳細文檔
訓練詳情
- 視覺編碼器:訓練期間視覺編碼器被凍結。
- 批量大小:32
- 梯度累積步數:8
- 學習率:4.2667e - 5
- 優化器:AdamW
- 調度器:線性
- 訓練輪數:7
數據集
微調過程使用了Ejafa/ye - pop
數據集的38000張圖像子集。該數據集包含各種不同主題的圖像,為提高模型的字幕生成能力提供了強大的訓練基礎。
字幕生成
字幕使用THUDM/cogvlm2 - llama3 - chat - 19B
生成。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
基於microsoft/Florence - 2 - large 微調的圖像到文本模型 |
訓練數據 |
Ejafa/ye - pop 數據集的38000張圖像子集 |