InternVL3

InternVL3

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InternVL3 est une série avancée de grands modèles de langage multimodaux (MLLM) qui démontre des performances supérieures en matière de perception multimodale, de raisonnement et de capacités étendues telles que l'utilisation d'outils, les agents GUI, l'analyse d'images industrielles et la perception de la vision 3D.
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InternVL3

Informations sur le produit

Mis à jour:May 16, 2025

Tendances du trafic mensuel de InternVL3

InternVL3 a reçu 5.2k visites le mois dernier, démontrant une Baisse significative de -20.3%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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Qu'est-ce que InternVL3

InternVL3 est la dernière itération de la famille InternVL, représentant une avancée significative dans la technologie de l'IA multimodale. En tant que successeur d'InternVL 2.5, il offre des capacités améliorées dans le traitement et la compréhension de plusieurs types d'entrées, notamment des images, des vidéos et du texte. Le modèle est disponible en différentes tailles allant de 1B à 78B paramètres, ce qui le rend adaptable à différents scénarios de déploiement tout en maintenant des normes de performance élevées.

Caractéristiques principales de InternVL3

InternVL3 est une série avancée de grands modèles de langage multimodaux (MLLM) qui démontre une performance globale supérieure à son prédécesseur InternVL 2.5. Il présente des capacités améliorées de perception et de raisonnement multimodaux, avec des modèles allant de 1 milliard à 78 milliards de paramètres. Le modèle intègre des conceptions clés telles que l'encodage de position visuelle variable, le pré-entraînement multimodal natif, l'optimisation des préférences mixtes et la mise à l'échelle multimodale au moment du test.
Architecture multimodale avancée: Prend en charge l'inférence par lots efficace avec des entrées d'image, de vidéo et de texte entrelacées grâce à diverses implémentations d'attention, notamment SDPA et FA2
Tailles de modèle évolutives: Offre plusieurs variantes de modèle de 1 milliard à 78 milliards de paramètres pour s'adapter aux différents besoins de déploiement et aux ressources de calcul
Pré-entraînement multimodal natif: Remplace l'échauffement MLP conventionnel par un pré-entraînement multimodal natif pour un meilleur alignement des fonctionnalités et de meilleures performances
Fenêtre de contexte améliorée: Prend en charge le traitement de textes longs, de plusieurs images et vidéos avec des capacités de gestion améliorées

Cas d'utilisation de InternVL3

Analyse d'images industrielles: Permet une analyse et une interprétation détaillées des images industrielles pour le contrôle de la qualité et l'optimisation des processus
Applications d'agent GUI: Facilite l'interaction avec les interfaces utilisateur graphiques pour les tests automatisés et l'analyse de l'expérience utilisateur
Perception de la vision 3D: Prend en charge les tâches de vision 3D avancées pour les applications dans la robotique, les systèmes autonomes et les environnements virtuels
Intégration de l'utilisation d'outils: Permet l'intégration avec divers outils et systèmes pour des fonctionnalités améliorées et des capacités d'automatisation

Avantages

Capacités supérieures de perception et de raisonnement multimodaux
Options de taille de modèle flexibles pour différents scénarios de déploiement
Prise en charge complète de plusieurs types d'entrée (texte, image, vidéo)

Inconvénients

Les modèles plus grands nécessitent des ressources de calcul importantes
Peut nécessiter des configurations matérielles spécifiques pour des performances optimales (par exemple, plusieurs GPU pour le modèle 78B)

Comment utiliser InternVL3

Installer les packages requis: Installez lmdeploy>=0.7.3 et transformers>=4.37.2 en utilisant pip : 'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2'
Importer les bibliothèques requises: Importez les bibliothèques nécessaires : 'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig' et 'from lmdeploy.vl import load_image'
Sélectionner la taille du modèle: Choisissez parmi les tailles de modèle InternVL3 disponibles : 1B, 2B, 8B, 9B, 38B ou 78B. Exemple : model = 'OpenGVLab/InternVL3-8B'
Charger l'image: Chargez votre image en utilisant la fonction load_image : 'image = load_image(your_image_path)'
Créer un pipeline: Initialisez le pipeline avec la configuration appropriée : 'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))'
Générer une réponse: Obtenez la réponse du modèle en passant l'image et l'invite : 'response = pipe(('describe this image', image))'
Afficher la sortie: Affichez la réponse du modèle : 'print(response.text)'
Facultatif : Déployer en tant que serveur API: Pour déployer en tant que serveur API : 'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1'

FAQ de InternVL3

InternVL3 est une série avancée de grands modèles de langage multimodaux (MLLM) open source qui démontre une performance globale supérieure par rapport aux versions précédentes. Il se positionne comme une alternative à GPT-4V.

Analyses du site web de InternVL3

Trafic et classements de InternVL3
5.2K
Visites mensuelles
-
Classement mondial
-
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Feb 2025-Apr 2025
Aperçu des utilisateurs de InternVL3
00:04:32
Durée moyenne de visite
3.6
Pages par visite
39.52%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de InternVL3

  1. CN: 51.86%

  2. SG: 15.96%

  3. TW: 13.78%

  4. IN: 9.86%

  5. KR: 4.57%

  6. Others: 3.97%

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