transformers deepseek_vl
时间: 2025-02-17 08:59:39 浏览: 76
### 关于Transformers架构
Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络架构,该架构显著提升了序列数据处理的效果,在自然语言处理领域取得了巨大成功[^1]。
### DeepSeek-VL模型简介
DeepSeek-VL是一个专注于多模态理解的深度学习框架,旨在通过融合文本和图像信息来增强机器对于复杂场景的理解能力。此模型利用了预训练技术,并特别针对跨模态任务进行了优化,使得其能够在多种应用场景下提供更加精准的服务[^2]。
### 使用方法概述
为了有效部署并使用DeepSeek-VL模型,通常需要经历以下几个方面的工作:
#### 数据准备阶段
收集高质量且标注良好的图文配对样本集作为训练素材;确保这些数据能够充分覆盖目标应用领域内的各类情况。
#### 模型微调过程
采用迁移学习策略,基于已有的大规模预训练参数初始化权重矩阵;随后根据具体业务需求调整部分层结构或超参设定,再利用上述整理好的专用语料库继续迭代更新直至收敛稳定为止。
```python
from transformers import AutoTokenizer, VisionEncoderDecoderModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
def predict(image_path):
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
pixel_values = tokenizer(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
generated_ids = model.generate(pixel_values=pixel_values)
captions = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
return captions[0]
```
阅读全文
相关推荐


















