Instructions to use fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("image-text-to-text", model="fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing", trust_remote_code=True) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/p-blog/candy.JPG"}, {"type": "text", "text": "What animal is on the candy?"} ] }, ] pipe(text=messages)# Load model directly from transformers import AutoModelForImageTextToText model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing", trust_remote_code=True, device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing
- SGLang
How to use fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] }' - Docker Model Runner
How to use fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing
FireViewer MolmoPoint 8B Fire/Smoke Pointing
Modèle MolmoPoint autonome spécialisé pour pointer, depuis une vue terrestre, les flammes visibles et l'origine visuelle d'une colonne de fumée. Le modèle complet BF16 a été reconstruit à partir du checkpoint natif MolmoPoint puis des 14 tenseurs FireWarning appris au pas 600.
Le dépôt contient :
- les poids complets
safetensorschargeables avec Transformers ; - le processeur, le tokenizer, la configuration et le code de modèle requis ;
- les checkpoints légers FireWarning des pas 400, 500 et 600 ;
- les empreintes et le manifeste de provenance du run.
Chargement
import torch
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model_id = "fireviewer/molmopoint-8b-fire-smoke-pointing"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
model_id,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
Sur une image, interroger séparément les cibles visible flames et
smoke column origin. Le modèle renvoie des points image ; la conversion en
coordonnées géographiques reste la responsabilité du recalage caméra/MNT de
FireViewer.
Entraînement FireWarning
- base :
allenai/MolmoPoint-8B/ checkpoint natifstep23000; - corpus :
fireviewer/fire-smoke-pointing-ground-v1; - vues terrestres uniquement ;
- 600 pas, checkpoints tous les 100, checkpoints retenus 400/500/600 ;
- seuls les modules de pointage ont été entraînés ; le LLM, le ViT et le connecteur sont restés gelés ;
- export final autonome en BF16 et configuration SDPA portable. Une exécution peut sélectionner Flash Attention 2 si son environnement l'installe.
Benchmark indépendant du 28 juillet 2026
Le modèle complet a été comparé à MolmoPoint-8B non adapté et à Florence-2-large-ft sur 20 images terrestres, avec 18 cibles attendues :
| Modèle | Cibles retournées | Distance moyenne normalisée | Médiane | Hit@5 % | Images/s |
|---|---|---|---|---|---|
| FireViewer MolmoPoint-8B | 14/18 | 0,0520 | 0,0422 | 57,1 % | 0,544 |
| MolmoPoint-8B base | 14/18 | 0,0578 | 0,0501 | 50,0 % | 0,566 |
| Florence-2-large-ft | 18/18 | 0,1925 | 0,1820 | 0 % | 3,72 |
Le fine-tuning réduit la distance moyenne d'environ 10,1 %, la médiane
d'environ 15,7 % et améliore Hit@5 % de 7,1 points. Le cas le plus difficile
reste l'origine visuelle d'une colonne de fumée. La sélection a pour SHA-256
1d62481d9c5f84e91a78ad731fc6739f352820783ab0b1a3f71842ca28a9b61e.
Le lot de 20 images reste trop petit pour une promotion irrévocable ; un test
terrestre élargi est requis. Les versions SVG sont fournies dans assets/.
Limites
Ce modèle ne prouve ni la position géographique, ni l'étendue complète d'un incendie, ni un front caché. Ses points doivent être contrôlés par les autres capteurs, la géométrie, les sources et la validation humaine FireViewer. L'évaluation quantitative opérationnelle indépendante reste distincte de la validation structurelle de ce dépôt.
Licence
Le modèle dérivé conserve la licence Apache-2.0 du modèle de base. Les médias du corpus ont leur propre statut de provenance décrit dans le dépôt dataset ; ils ne sont pas couverts automatiquement par la licence des poids.
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