ollama llava
时间: 2025-04-20 13:38:11 浏览: 26
### Ollama Llava 技术文档和使用教程
#### 搜索并安装Llava模型
对于希望利用Llava模型开展工作的用户而言,访问官方库是获取该模型的重要途径之一。进入官网ollama.com/library页面之后,在搜索栏内键入“llava”,按照提示完成相应操作即可成功部署所需资源[^1]。
#### 实现多模态RAG的应用场景
当谈及到具体应用层面时,LLaVa联合Ollama平台能够达成多模态检索增强生成的任务目标。这不仅限于简单的文字处理,更涵盖了从图片里抽取有价值的信息片段以及自动生成描述性的标题等复杂作业流程。此过程充分展现了二者结合所带来的独特魅力和技术优势[^2]。
```python
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(BytesIO(requests.get(url).content))
text = "a photography of"
inputs = processor(image=image, text=text, return_tensors="pt")
generated_ids = model.generate(**inputs)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
print(f"Generated Caption: {generated_text}")
```
上述代码展示了基于预训练模型Blip进行图像字幕生成功能的一个简单实例,虽然这里使用的并非严格意义上的Llava模型,但是同样属于多模态领域内的实践案例,可以作为理解此类技术逻辑的一种方式。
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