Image-Text-to-Text
PEFT
Safetensors
vision
multimodal
image-to-text
qwen2-vl
sdxl
kokolok
conversational
Instructions to use OpenKLO/kokolok-2.0-Vision with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use OpenKLO/kokolok-2.0-Vision with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "OpenKLO/kokolok-2.0-Vision") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
🚀 kokolok-2.0-Vision
kokolok-2.0-Vision — мультимодальный комбайн нового поколения, сочетающий в себе анализ изображений, кодинг, работу с документами и интеграцию со скоростным генератором артов SDXL Lightning.
🧠 Основные возможности
- 👁️ Vision & OCR: Анализ скриншотов, считывание текста, схем и кода с изображений.
- 💻 Кодинг: Понимание и генерация кода (Python, Luau для Roblox, Java, C++).
- 📄 Документы: Анализ и конспектирование PDF/TXT файлов.
- 🎨 SDXL Integration: Готовая связка со скоростным арт-движком.
🛠 Запуск в Python
import torch
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
from peft import PeftModel
BASE_MODEL = "Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct"
LORA_MODEL = "OpenKLO/kokolok-2.0-Vision"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(BASE_MODEL)
base_model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
BASE_MODEL,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="cuda"
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, LORA_MODEL)
- Downloads last month
- 56