Hugging Face выпустил SmolVLM: модель для работы с изображениями и текстом на устройствах.

Введение

В последние годы возрос спрос на модели машинного обучения, способные эффективно обрабатывать визуальные и языковые задачи без необходимости в громоздкой инфраструктуре. Важно найти баланс между производительностью и требованиями к ресурсам, особенно для таких устройств, как ноутбуки и мобильные устройства.

Проблема

Многие модели, такие как Qwen2-VL, требуют значительных вычислительных мощностей и памяти, что делает их непрактичными для использования на устройствах. Это создало потребность в легковесных моделях, которые могут обеспечить высокую производительность с минимальными ресурсами.

Решение: SmolVLM

Hugging Face недавно выпустила SmolVLM — модель с 2 миллиардами параметров, специально разработанную для работы на устройствах. SmolVLM превосходит другие модели по использованию GPU и скорости обработки токенов.

Преимущества SmolVLM

Эффективность: SmolVLM работает на меньших устройствах, таких как ноутбуки, без потери производительности.
Скорость: Генерация токенов происходит в 7.5-16 раз быстрее, чем у Qwen2-VL.
Легкость в использовании: Модель легко настраивается с помощью Google Colab, что делает её доступной для экспериментов.
Низкие требования к памяти: SmolVLM можно развернуть на устройствах, которые не справлялись с аналогичными моделями.

Технические характеристики

SmolVLM имеет оптимизированную архитектуру, которая позволяет эффективно обрабатывать данные на устройствах. Она демонстрирует высокую производительность при тестировании на видео, показывая результаты, сопоставимые с более мощными моделями.

Заключение

SmolVLM представляет собой значительный шаг вперед в области моделей визуального и языкового понимания. Она позволяет выполнять сложные задачи на повседневных устройствах, что делает мощные системы ИИ более доступными.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, вот несколько шагов:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.