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InternVideo2-Stage1-1B-224p-K400 missing processor/config for Hugging Face transformers

Abierto
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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
48/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
computer-vision, machine-learning

Línea de trabajo

Empieza reproduciendo la llamada a AutoImageProcessor.from_pretrained para OpenGVLab/InternVideo2-Stage1-1B-224p-K400 e inspecciona el contenido del repositorio del modelo y README.md. Compara los archivos .pth existentes con los metadatos del procesador y del modelo esperados por transformers. Se considera terminado cuando el modelo tenga los archivos de configuración adecuados o instrucciones claras de preprocesamiento para cargar y extraer características de vídeo.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hello,

I am trying to use the Hugging Face model OpenGVLab/InternVideo2-Stage1-1B-224p-K400 with the transformers library for video feature extraction.

When I call:

from transformers import AutoImageProcessor
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("OpenGVLab/InternVideo2-Stage1-1B-224p-K400")

I get the error:

OSError: Can't load image processor for 'OpenGVLab/InternVideo2-Stage1-1B-224p-K400'.
... no preprocessor_config.json file

Looking at the repo, it only contains:

.gitattributes
1B_ft_k710_ft_k400_f16.pth
1B_ft_k710_ft_k400_f8.pth
README.md

There is no config.json or preprocessor_config.json.

This makes it incompatible with AutoImageProcessor / AutoVideoProcessor.

Request

Could you add the appropriate processor/config files (e.g. preprocessor_config.json, config.json) so the model can be loaded via transformers?

Or provide guidance on the recommended way to preprocess inputs for this model when using Hugging Face.

Thanks a lot for releasing this model!

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.4k
Forks
160
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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