InternVL
InternVL copied to clipboard
OpenGVLab
[CVPR 2024 Oral] InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型
According to the demo code in readme, the images are put in the first round chat and the image token are put in the front of question. ``` python #...
How to set the system message to InternVL-Chat-V1-5? I gave the model system message "Your name is Sam" and then asked "What is your name" it said "My name is...
I try to run the model on CPU in offline mode. But it depends on a package flash_attn, which needs to be compiled with nvcc on GPU. I am wondering...
使用的代码是[https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-5] 中给的代码，并在多张v100上运行InternVL-Chat-V1-5 ``` path = "./InternVL-Chat-V1-5" model = AutoModel.from_pretrained( path, torch_dtype=torch.bfloat16, low_cpu_mem_usage=True, trust_remote_code=True, device_map='auto').eval() tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path, trust_remote_code=True) pixel_values = load_image('xxx.jpg', max_num=6).to(torch.bfloat16).cuda() generation_config = dict( num_beams=1, max_new_tokens=512, do_sample=False, ) #...
设备为8*V100，40G显存版本，使用device_map='auto'时，部署InternVL-14B-224px报错，错误如下。 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cuda:1!
Wondering if streaming output is supported? Or are there any results about the time to first token and time per output token? Thanks.
As mentioned in https://github.com/OpenGVLab/InternVL/issues/129 It is recommended to set the tokenizer's vocab_size to be a multiple of 32 (and consequently adjust the dimensions of the embedding and the final lm_head,...
 使用 model = AutoModel.from_pretrained( model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, low_cpu_mem_usage=True, trust_remote_code=True).cuda().eval() 加载模型时，默认加载InternVLModel类，如何调用InternVL_C和InternVL_G呢？
用的https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-5 示例代码。只把path改为了本地绝对路径 Traceback (most recent call last): File "/root/youyun.ke/swift/internvl_demo.py", line 197, in test() File "/root/youyun.ke/swift/internvl_demo.py", line 102, in test model = AutoModel.from_pretrained( File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py", line 526, in from_pretrained config, kwargs...
个别营业执照经营范围（多行数据），在识别提取"经营范围"时，会有出现大量的重复数据 例如证照  提取经营范围的时候，出现大量重复并且提取不全提取内容如下： "经营范围": "一般项目：餐饮管理，酒店管理，专业保洁，清洗、消毒服务；机械设备租赁，建筑设备租赁，建筑材料租赁；会议及展览服务，办公服务，商务服务，票务代理服务，礼仪服务，摄影服务，工程机械设备租赁，汽车租赁，停车场服务，家政服务，室内外装饰装修服务，劳务服务，日用百货、家用电器、文化用品、体育用品、五金产品、建筑材料、建筑及装饰材料、电子产品、办公用品、机械设备、计算机及配件、汽车配件、日用品、百货、日用杂货、服装、鞋帽、箱包、化妆品、工艺品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房用品、床上用品、家具、文具用品、玩具、体育用品、家用电器、厨房
