Support for LFM2-VL models
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- ai, machine-learning
Direzione di ricerca
Esamina gli handler multimodali esistenti in llama-cpp-python, probabilmente nella directory dei sorgenti per i bindings. Comprendi come vengono integrati i codificatori di visione (mmproj). Consulta la documentazione di llama-cpp per le specifiche dei modelli LFM2-VL. Testa il caricamento di un modello in formato GGUF e aggiungi un handler per elaborare gli input visivi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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).
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 10.6k
- Fork
- 1.5k
- Merge medio
- 3h 57m
- PR unite (30g)
- 4
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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