File size: 1,555 Bytes
471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 471d5f0 a8f5224 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 | ---
license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct
tags:
- vision
- multimodal
- image-to-text
- qwen2-vl
- sdxl
- kokolok
library_name: peft
pipeline_tag: image-text-to-text
---
# 🚀 kokolok-2.0-Vision
**kokolok-2.0-Vision** — мультимодальный комбайн нового поколения, сочетающий в себе анализ изображений, кодинг, работу с документами и интеграцию со скоростным генератором артов SDXL Lightning.
## 🧠 Основные возможности
- 👁️ **Vision & OCR:** Анализ скриншотов, считывание текста, схем и кода с изображений.
- 💻 **Кодинг:** Понимание и генерация кода (Python, Luau для Roblox, Java, C++).
- 📄 **Документы:** Анализ и конспектирование PDF/TXT файлов.
- 🎨 **SDXL Integration:** Готовая связка со скоростным арт-движком.
## 🛠 Запуск в Python
```python
import torch
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
from peft import PeftModel
BASE_MODEL = "Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct"
LORA_MODEL = "OpenKLO/kokolok-2.0-Vision"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(BASE_MODEL)
base_model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
BASE_MODEL,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="cuda"
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, LORA_MODEL)
```
|