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Qwen-VL-Chat Tutorial

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...

Qwen-VL-Chat チュートリアル

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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FAQ

4.31.0 is preferred.

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建议使用4.31.0。

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4.31.0 が望ましいです。

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4.31.0 버전을 사용하는 것을 선호합니다.

qwen web demo

docker build -t qwen-vl-chat:webdemo --platform linux/amd64 -f Dockerfile.qwendemo .

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*.so

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Byte-compiled / optimized / DLL files

pycache/

🛠️ Installation

- Clone this repository:

[flake8]

ignore = E501, F403, C901, W504, W605, E251, E122, E126, E127, E722, W503, E128, E741, E731, E701

exclude: ^internvlchatllava/

repos:

CogVLM & CogAgent

📗 中文版README

CogVLM-SFT-311K: Bilingual Visual Instruction Data in CogVLM SFT

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:

CogVLM & CogAgent

📗 README in English

CogVLM-SFT-311K：CogVLM SFT 中的双语视觉指令数据集

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：

SATHOME=~/.satmodels

LOCALWORLDSIZE=8

.hypothesis/

pycache

Configuration for Cog ⚙️

build: