Qwen-VL-Chat Tutorial
Qwen-VL-Chat is a generalist multimodal large-scale language model, and it can perform a wide range of vision-language tasks. In this tutorial, we will give some concise examples to demonstrate the ca...
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Qwen-VL-Chat is a generalist multimodal large-scale language model, and it can perform a wide range of vision-language tasks. In this tutorial, we will give some concise examples to demonstrate the ca...
Qwen-VL-Chat は汎用のマルチモーダル大規模言語モデルであり、幅広い視覚言語タスクを実行できます。このチュートリアルでは、Qwen-VL-Chat の視覚的質問応答、テキスト理解、図を用いた数学的推論、多視点推論、およびグラウンディングの機能について、いくつかの簡潔な例を挙げて説明します。Qwen-VL-Chat は、入力画像やプロンプトを変更することで、Qwen-VL-Chat の能力...
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4.31.0 버전을 사용하는 것을 선호합니다.
4.31.0 is preferred.
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建议使用4.31.0。
*.so
docker build -t qwen-vl-chat:webdemo --platform linux/amd64 -f Dockerfile.qwendemo .
repos:
- Clone this repository:
pycache/
ignore = E501, F403, C901, W504, W605, E251, E122, E126, E127, E722, W503, E128, E741, E731, E701
CogVLM-SFT-311K is the primary aligned corpus used in the initial training of CogVLM v1.0. The process of constructing this dataset is as follows:
📗 README in English
📗 中文版README
CogVLM-SFT-311K 是我们在训练 CogVLM v1.0 最初版本时使用的主要对齐语料库。此数据集的构建过程如下:
LOCALWORLDSIZE=8
pycache
build: