DeepSeek-VL2-Small

DeepSeek-VL2-Small官網

DeepSeek-VL2是一系列先進的大型混合專家(MoE)視覺語言模型，相較于前代DeepSeek-VL有顯著提升。該模型系列在視覺問答、光學字符識別、文檔/表格/圖表理解以及視覺定位等多種任務上展現出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三種變體組成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分別擁有10億、28億和45億激活參數。DeepSeek-VL2在激活參數相似或更少的情況下，與現有的開源密集型和基于MoE的模型相比，達到了競爭性或最先進的性能。

DeepSeek-VL2-Small是什么

DeepSeek-VL2-Small是DeepSeek-VL2系列視覺語言模型中的一個版本，它是一個先進的大型混合專家(MoE)模型，擁有28億激活參數。該模型在視覺問答、光學字符識別、文檔/表格/圖表理解以及視覺定位等多模態任務上表現出色，在性能上與其他同等規模甚至更大的模型相比具有競爭力。它特別適用于需要處理大量視覺數據并從中提取有用信息的場景。

DeepSeek-VL2-Small的主要功能

DeepSeek-VL2-Small的主要功能包括：視覺問答（理解圖像內容并回答問題）、光學字符識別（識別圖像中的文字）、文檔/表格/圖表理解（解析和理解文檔、表格和圖表中的信息）、視覺定位（確定圖像中特定對象的位置）以及多模態理解（結合視覺和語言信息進行更深層次的理解）。

如何使用DeepSeek-VL2-Small

使用DeepSeek-VL2-Small需要一定的編程基礎。大致步驟如下：

1. 安裝必要的依賴庫，例如torch和transformers。
2. 導入所需模塊，包括AutoModelForCausalLM、DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM。
3. 加載模型，使用from_pretrained方法加載預訓練的DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM模型。
4. 準備輸入數據，使用load_pil_images函數加載圖像，并準備相關的文本信息。
5. 使用vl_chat_processor處理輸入數據。
6. 將處理后的數據輸入模型，使用generate方法生成響應。
7. 解碼模型輸出，使用tokenizer.decode方法將編碼后的響應轉換為可讀文本。
8. 輸出最終結果。

DeepSeek-VL2-Small的產品價格

文中未提及DeepSeek-VL2-Small的價格信息，建議訪問官方網站或聯系相關技術支持人員獲取詳細信息。

DeepSeek-VL2-Small的常見問題

DeepSeek-VL2-Small的性能如何與其他同類模型相比？ DeepSeek-VL2-Small在激活參數相似或更少的情況下，與現有的開源密集型和基于MoE的模型相比，達到了競爭性或最先進的性能。

DeepSeek-VL2-Small支持哪些類型的圖像？ DeepSeek-VL2-Small支持多種類型的圖像，具體取決于應用場景和數據預處理方式。官方文檔中可能會有更詳細的說明。

DeepSeek-VL2-Small的商業應用許可如何？ DeepSeek-VL2系列支持商業使用，具體許可條款請參考官方網站或相關協議。

DeepSeek-VL2-Small官網入口網址

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