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AI交流(进群备注:)

VLM Run Hub 是一个为视觉语言模型(VLMs)设计的开源工具,专注于从图像、视频、文档等非结构化视觉数据中提取行业级结构化数据。它提供超过20种预定义的Pydantic数据模型,覆盖金融、医疗、零售等27个领域,支持自动数据验证和主流VLM平台无缝集成,显著减少人工干预并提升视觉ETL(提取-转换-加载)流程效率。
VLM Run Hub的特点:
- 1. 覆盖27个行业的预定义Pydantic模型(如金融票据、医疗病历、零售商品等)
- 2. 自动数据准确性验证与类型安全保证
- 3. 即插即用式集成主流VLM平台(OpenAI/VLM Run等)
- 4. 模型无关的设计支持灵活扩展
- 5. 支持跨模态数据处理(图像/视频/音频/文档)
- 6. 开源社区驱动,提供详细贡献指南
VLM Run Hub的功能:
- 1. 金融领域自动化票据处理(发票/银行对账单解析)
- 2. 医疗行业患者病历结构化提取
- 3. 零售商品图像自动生成标准化描述
- 4. 视频内容分析生成结构化摘要
- 5. 政府文档自动化信息登记系统
- 6. 教育领域试卷扫描自动评分
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LLaVA-pp开源项目 – 增强多模态任务处理能力
LLaVA++是LLaVA模型的扩展,集成了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型,旨在提升视觉和语言指令处理能力。项目通过引入新模型如Phi-3-V和LLaVA-3-V,专注于提高指令跟随能力和处理学术任务数据集的能力。LLaVA++在多模态任务中表现出色,尤其是在指令跟随和视觉语言任务方面。项目提供了详细的安装指南和更新脚本,便于本地部署和测试。Model Zoo中列出了所有可用模型及其Hugging Face页面链接,方便用户访问和利用预训练权重。项目还更新了文档,包含最新发展和模型细节,并提供了完整的代码库,包括训练和微调模型所需的所有脚本和模块。此外,项目改进了README文件,突出了其开源性质和模型升级的重要性。
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