MiniCPM V 4 5 GGUF
简介
MiniCPM-V 2.6(此处对应 V 4.5 系列)是一款极其出色的端侧多模态模型,通过 GGUF 格式量化,让开发者能够在消费级硬件甚至手机上流畅运行。它在图像理解和视觉问答上表现强悍,能够精准识别图片细节并进行复杂推理,且对中文支持极佳。对于习惯使用 llama.cpp 或 Ollama 的用户来说,这款模型是替代大型云端视觉模型的理想方案,在保证较低上手门槛的同时,实现了端侧高效的视觉分析能力。
核心亮点
- 端侧运行极速,低显存占用且部署简单
- 视觉理解力强,支持高分辨率图像分析
- 中文语境适配好,适合处理中文图文任务
- 兼容 GGUF 生态,适配多种本地推理框架
使用方法
安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF")
Hugging Face 下载
我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。
操作指引:在下载前,请先通过如下命令安装 huggingface_hub:
操作指引
pip install -U huggingface_hub
命令行下载
下载完整模型库
下载完整模型库
huggingface-cli download gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF
下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例)
下载单个文件到指定本地文件夹(以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例)
huggingface-cli download gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF config.json --local-dir ./dir
SDK 下载
SDK 下载
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF')
Git 下载
请确保 lfs 已经被正确安装
Git 下载
git lfs install
git clone https://huggingface.co/gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF
如果您希望跳过 lfs 大文件下载,可以使用如下命令
跳过 LFS
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF
模型文件托管在 Hugging Face Hub,使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载,不经过本站。
PyTorch / Transformers 使用
安装 Transformers
安装 Transformers
pip install -U transformers torch
模型加载和推理
模型加载和推理
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gaianet/MiniCPM-V-4_5-GGUF')
完整文档
来源: HuggingFace
---
base_model: openbmb/MiniCPM-V-4_5
model_creator: openbmb
model_name: MiniCPM-V-4_5
quantized_by: Second State Inc.
pipeline_tag: visual-question-answering
language:
- en
- zh
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MiniCPM-V-4_5-GGUF
Original Model
Run with Gaianet
Prompt template:
prompt template: minicpmv
Context size:
chat_ctx_size: 128000
Run with GaiaNet:
- Quick start: https://docs.gaianet.ai/node-guide/quick-start
- Customize your node: https://docs.gaianet.ai/node-guide/customize
*Quantized with llama.cpp b6138*