
mPLUG-Owl是由阿里巴巴达摩院开发的一系列多模态大语言模型,旨在赋予大语言模型多模态能力。该系列目前包括三个版本:
mPLUG-Owl系列模型在指令理解、视觉理解、多轮对话和知识推理等方面展现出色的能力。
安装依赖:
pip install -r requirements.txt
下载预训练模型
运行示例代码:
from mplug_owl import MplugOwlForConditionalGeneration, MplugOwlImageProcessor, MplugOwlTokenizer # 加载模型和处理器 model = MplugOwlForConditionalGeneration.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b") image_processor = MplugOwlImageProcessor.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b") tokenizer = MplugOwlTokenizer.from_pretrained("mplug-owl-llama-7b") # 准备输入 image = Image.open("example.jpg") prompt = "Describe this image in detail." inputs = image_processor(image, return_tensors="pt") # 生成文本 output = model.generate(**inputs, prompt=prompt) # 解码输出 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text)
mPLUG-Owl作为一个强大的多模态大语言模型家族,正在不断 发展和进步。欢迎关注官方GitHub仓库以获取最新更新和信息。如果您对mPLUG-Owl有任何问题或建议,也可以在GitHub上提出issue或参与讨论。


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