DeepSeek VL

### DeepSeek VL 技术概述

DeepSeek VL 是一种先进的视觉语言模型，旨在处理多模态数据并提供强大的跨模态理解能力[^1]。该模型通过融合图像和文本信息，在诸如图文检索、内容生成以及场景描述等多种应用场景中表现出卓越性能。

### 安装与配置环境

为了使用 DeepSeek VL 进行开发或研究工作，首先需要准备合适的运行环境：

git clone --depth 1 https://github.com/deepseek-vl/DeepSeek-VL.git
cd DeepSeek-VL
pip install -r requirements.txt

上述命令会下载项目源码，并安装必要的依赖包来支持后续操作[^2]。

### 数据集准备

对于训练或微调目的而言，准备好适当的数据集至关重要。通常情况下，可以采用公开可用的大规模图文配对数据集如 COCO Captions 或者 Conceptual Captions 来作为基础资源。如果针对特定领域，则建议收集定制化的高质量样本用于优化模型表现。

### 使用 Trainer API 训练模型

尽管 Transformers 库中的 Trainer API 提供了一定程度上的便捷性，但在面对复杂任务时仍存在一些局限性，特别是在分布式训练和支持新型硬件加速方面。因此，在实际应用过程中可能需要额外考虑这些因素的影响。

from transformers import VisionEncoderDecoderModel, ViTImageProcessor, AutoTokenizer
import torch
from datasets import load_dataset

model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
feature_extractor = ViTImageProcessor.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

def generate_captions(image_paths):
    images = []
    for image_path in image_paths:
        i_image = Image.open(image_path)
        if i_image.mode != "RGB":
            i_image = i_image.convert(mode="RGB")

        images.append(i_image)

    pixel_values = feature_extractor(images=images, return_tensors="pt").pixel_values
    pixel_values = pixel_values.to(device)

    output_ids = model.generate(pixel_values, max_length=16, num_beams=4, return_dict_in_generate=True).sequences
    preds = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
    return [pred.strip() for pred in preds]

image_files = ["path/to/image1.jpg", "path/to/image2.png"]
captions = generate_captions(image_files)
print(captions)

此代码片段展示了如何加载预训练好的视觉编码器解码器架构，并利用其为给定图片生成对应的自然语言描述。