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-Chat은 범용 멀티모달 대규모 언어 모델이며 광범위한 시각 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 시각적 질문 답변, 텍스트 이해, 다이어그램을 사용한 수학적 추론, 다중 그림 추론 및 그라운딩(Grounding) 작업에서 Qwen-VL-Chat의 기능을 보여주는 몇 가지 간결한 예제를 제시합니다. Qwen-VL-Chat의 기능...
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4.31.0 が望ましいです。
4.31.0 버전을 사용하는 것을 선호합니다.
4.31.0 is preferred.
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:
ignore = E501, F403, C901, W504, W605, E251, E122, E126, E127, E722, W503, E128, E741, E731, E701
pycache/
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:
📗 中文版README
📗 README in English
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:
pycache
LOCALWORLDSIZE=8
build: