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Support for LFM2-VL models

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Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
45/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
ai, machine-learning

Piste de recherche

Examinez les handlers multimodaux existants dans llama-cpp-python, probablement dans le répertoire source des bindings. Comprenez comment les encodeurs de vision (mmproj) sont intégrés. Consultez la documentation de llama-cpp pour les spécificités des modèles LFM2-VL. Testez le chargement d’un modèle au format GGUF et ajoutez un handler pour traiter les entrées visuelles.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Is your feature request related to a problem? Please describe.
LiquidAI provides LFM2-VL models (450M, 1.6B, 3B) as GGUF formats (Q4_0, Q8_0, F16) supported in llama-cpp.
It would be great to make them work in Python via llama-cpp-python, i.e. implement the multi-modal handler for them:
https://llama-cpp-python.readthedocs.io/en/latest/#multi-modal-models

Describe the solution you'd like
Support for LFM2-VL models (handler allowing to use mmproj of the vision encoder).

Langage dominant
Python
Étoiles
10.6k
Forks
1.5k
Merge moyen
3 h 57 min
PR mergées (30 j)
4

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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