internlm/Intern-S2-Preview-397B
Modelo de visão e linguagem · 397 B de parâmetros — 62 downloads e 48 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·internlm
·
·↓ 62
·♥ 48
O modelo internlm/Intern-S2-Preview-397B aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de visão e linguagem.
Ficha técnica
- Tarefa: visão e linguagem
- Parâmetros: 397 B
- Biblioteca:
transformers - Formatos: safetensors
- Licença: Apache 2.0
- Downloads: 62 · Curtidas: 48
Hardware recomendado
Estimativa de VRAM só para carregar os pesos (com ~20% de folga para ativações). Contextos longos consomem memória adicional para o cache de atenção (KV cache).
- Precisão original (16-bit): ~953 GB de VRAM — cluster — ~12× GPU de 80 GB (A100/H100)
- Quantizado 8-bit: ~476 GB de VRAM — cluster — ~6× GPU de 80 GB (A100/H100)
- Quantizado 4-bit: ~238 GB de VRAM — cluster — ~3× GPU de 80 GB (A100/H100)
Como rodar localmente
Modelo de visão e linguagem — envie imagem + texto:
pip install -U transformers accelerate torch
from transformers import pipeline
vlm = pipeline("image-text-to-text", model="internlm/Intern-S2-Preview-397B", device=0)
msgs = [{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "url": "https://exemplo.com/foto.jpg"},
{"type": "text", "text": "Descreva a imagem."},
]}]
print(vlm(text=msgs, max_new_tokens=200))Tags
transformers safetensors intern_s2_preview image-text-to-text conversational custom_code
// relacionados
Leia também
Blog
Region-Grounded Vision-Language Learning for Detection-Guided Mammographic Lesion Classification
Blog
Model Merging for Medical LVLMs: A Benchmark and a Winner-Take-All Approach
Blog
AC-VLA: Robust Out-of-Distribution Action Execution via Compositional Learning
Blog