bigdefence/Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct

📊 Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct

• —Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct은 Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct은 한국어 이미지 인식에 특화된 고성능, 경량 Vision-Language Model입니다. K-intelligence/Midm-2.0-Mini-Instruct 기반으로 구축되어 한국어 텍스트가 포함된 이미지 이해와 한국어 응답 생성에 최적화되었습니다.
• —End-to-End LLaVA 구조를 채택하여 이미지 입력부터 텍스트 출력까지 하나의 파이프라인에서 처리하며, 추가적인 중간 모델 없이 자연스럽게 멀티모달 처리를 지원합니다.

📂 모델 접근

• —GitHub: bigdefence/midm-vision 🌐
• —HuggingFace: bigdefence/Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct 🤗
• —모델 크기: 2B 파라미터 📊

🌟 주요 특징

• —🇰🇷 한국어 특화: 한국어 언어적 특성에 최적화
• —⚡ 경량화: 2B 파라미터로 효율적인 추론 성능
• —🎯 고정확도: 다양한 한국어 환경에서 우수한 성능
• —🔧 실용성: 실시간 이미지지 인식 애플리케이션에 적합

📋 모델 정보

🔧 레포지토리 다운로드 및 환경 설정

Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct을 시작하려면 다음과 같이 레포지토리를 클론하고 환경을 설정하세요. 🛠️

1. 1.레포지토리 클론:

   git clone https://github.com/bigdefence/midm-vision
   cd midm-vision

1. 1.의존성 설치:

   conda create -n midm-vision python=3.10 -y
   conda activate midm-vision
   pip install -e .
   pip install flash-attn==2.5.2 --no-build-isolation

📥 다운로드 방법

Huggingface CLI 사용:

pip install -U huggingface_hub
huggingface-cli download bigdefence/Midm-Vision --local-dir ./checkpoints

Snapshot Download 사용:

pip install -U huggingface_hub

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
  repo_id="bigdefence/Midm-Vision",
  local_dir="./checkpoints",
  resume_download=True
)

Git 사용:

git lfs install
git clone https://huggingface.co/bigdefence/midm-vision

🔄 로컬 추론

Midm-Vision으로 추론을 수행하려면 다음 단계를 따라 모델을 설정하고 로컬에서 실행하세요. 📡

1. 1.모델 준비:
2. 2.HuggingFace에서 Midm-2.0-Mini-Vision-Instruct 다운로드 📦

1. 1.추론 실행:
2. 2.Streaming

     python3 infer.py --model-path checkpoints --image-file test.jpg

🔧 훈련 세부사항

훈련 설정

• —Base Model: K-intelligence/Midm-2.0-Mini-Instruct
• —Hardware: 4x NVIDIA RTX 4090 GPU
• —Training Time: 10시간

📜 라이선스

이 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다. 상업적 사용이 가능하며, 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 문의사항

• —개발: BigDefence