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Congo-digital-service/qwen-vl-lingala-qlora-adaptaters-vf

sourceHugging Faceapache-2.0updated 20d agoView on Hugging Face

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Model Card

Qwen-VL Lingala QLoRA — Adaptateurs / Adapters

English

LoRA/QLoRA adapters only (not merged). Load on top of the base model with peft.PeftModel.from_pretrained. A fully merged, ready-to-use version of this same fine-tune is available at `Congo-digital-service/qwen-vl-lingala-qlora-vf`, for users who prefer not to manage base model + adapter loading themselves.

Base model: Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct Training data: Congo-digital-service/dataset-qwen-vl-lingala-qlora-vf Special characters: this model was fine-tuned to correctly recognize the two Lingala characters absent from standard Latin script — ɔ (U+0254, open o) and ɛ (U+025B, open e) — which were added to the tokenizer vocabulary and fine-tuned end-to-end.

Usage

python

from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
from peft import PeftModel
import torch

base_model_id = "Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct"
adapter_id = "Congo-digital-service/qwen-vl-lingala-qlora-adaptaters-vf"

model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(base_model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(base_model_id)

messages = [{"role": "user", "content": [
    {"type": "image", "image": your_pil_image},
    {"type": "text", "text": "Transcris le texte de cette image."},
]}]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=[prompt], images=[your_pil_image], return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)

License

The adapter weights in this repository are released under the same Apache 2.0 License as the base model (Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct).

In addition, because this model was fine-tuned on data released under the Nwulite Obodo Open Data License (NOODL-1.0), the following attribution requirement — carried over from the training dataset's license — applies to this model as well:

This model was created by Congo Digital Services (CDS SARL) (https://www.congo-digital.com/) using training data licensed under the Nwulite Obodo Open Data License (https://licensingafricandatasets.com/nwulite-obodo-license). Users from high-income countries or commercial entities are required to publicly acknowledge and credit the Maloba Project (UNDP Republic of Congo — language digitalisation initiative) in any publication, product, model, or output derived from this model. To fulfil this requirement, contact contact@congo-digital.com or visit https://www.congo-digital.com/contact.

Considerations

[TO BE COMPLETED BY CDS] — this model's OCR/transcription accuracy has not yet been published on this card; consider adding an Evaluation section (e.g. character error rate / exact-match rate) once figures are available, so users can judge readiness before relying on it.

Citation

[TO BE COMPLETED BY CDS] — add the official MALOBA project citation reference once available.

Creators

—Congo Digital Services (CDS SARL) — https://www.congo-digital.com/
—In collaboration with:
—the MALOBA community — https://maloba.congo-digital.com/
—Radio Rurale
—the Service National des Grandes Endémies de Brazzaville
—the Faculté des Lettres et des Langues Vivantes, Université Marien Ngouabi (UMNG)
—the Ministry of Posts, Telecommunications and Digital Economy of the Republic of Congo
—UNDP Congo
—Created in August 2026

Français

Adaptateurs LoRA/QLoRA seuls (non fusionnés). À charger par-dessus le modèle de base avec peft.PeftModel.from_pretrained. Une version fusionnée, prête à l'emploi, de ce même fine-tune est disponible sur `Congo-digital-service/qwen-vl-lingala-qlora-vf`, pour les utilisateurs qui préfèrent ne pas gérer eux-mêmes le chargement modèle de base + adaptateur.

Modèle de base : Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct Données d'entraînement : Congo-digital-service/dataset-qwen-vl-lingala-qlora-vf Caractères spéciaux : ce modèle a été fine-tuné pour reconnaître correctement les deux caractères lingala absents de l'alphabet latin standard — ɔ (U+0254) et ɛ (U+025B) — ajoutés au vocabulaire du tokenizer et entraînés de bout en bout.

Utilisation

Voir l'exemple de code ci-dessus (identique en français) — le chargement se fait toujours en deux temps : modèle de base, puis adaptateur PEFT par-dessus.

Licence

Les poids d'adaptateurs de ce dépôt sont publiés sous la même licence Apache 2.0 que le modèle de base (Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct).

Par ailleurs, ce modèle ayant été entraîné sur des données publiées sous la licence Nwulite Obodo Open Data License (NOODL-1.0), l'obligation d'attribution suivante — héritée de la licence du jeu de données d'entraînement — s'applique également à ce modèle :

Ce modèle a été créé par Congo Digital Services (CDS SARL) (https://www.congo-digital.com/) à partir de données d'entraînement sous licence Nwulite Obodo Open Data License (https://licensingafricandatasets.com/nwulite-obodo-license). Les utilisateurs issus de pays à revenu élevé ou les entités commerciales sont tenus de reconnaître et créditer publiquement le Projet Maloba (PNUD République du Congo — initiative de numérisation linguistique) dans toute publication, produit, modèle ou résultat dérivé de ce modèle. Pour remplir cette obligation, contactez contact@congo-digital.com ou consultez https://www.congo-digital.com/contact.

Créateurs

—Congo Digital Services (CDS SARL) — https://www.congo-digital.com/
—En collaboration avec :
—la communauté MALOBA — https://maloba.congo-digital.com/
—Radio Rurale
—le Service National des Grandes Endémies de Brazzaville
—la Faculté des Lettres et des Langues Vivantes, Université Marien Ngouabi (UMNG)
—le Ministère des Postes, des Télécommunications et de l'Économie Numérique de la République du Congo
—le PNUD Congo
—Créé en août 2026