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模型简介：SmolVLM是Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型，专为设备端推理设计，具有高效内存占用和快速处理速度。
主要功能：提供设备端推理、微调能力、优化的架构设计、处理长文本和多张图像、低内存占用和高吞吐量。
应用场景：视频分析、视觉语言处理、本地部署和AI普及化。

正文（附运行示例）

SmolVLM 是什么

SmolVLM是Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型，专为设备端推理设计。以20亿参数量，实现了高效内存占用和快速处理速度。SmolVLM提供了三个版本以满足不同需求：SmolVLM-Base：适用于下游任务的微调。SmolVLM-Synthetic：基于合成数据进行微调。SmolVLM-Instruct：指令微调版本，可直接应用于交互式应用中。

模型借鉴Idefics3理念，采用SmolLM2 1.7B作为语言主干，通过像素混洗技术提升视觉信息压缩效率。在Cauldron和Docmatix数据集上训练，优化了图像编码和文本处理能力。

SmolVLM 的主要功能

• 设备端推理：SmolVLM专为设备端推理设计，能在笔记本电脑、消费级GPU或移动设备等资源有限的环境下有效运行。
• 微调能力：模型提供三个版本以满足不同需求：SmolVLM-Base用于下游任务的微调；SmolVLM-Synthetic基于合成数据进行微调；SmolVLM-Instruct指令微调版本，可直接应用于交互式应用中。
• 优化的架构设计：借鉴Idefics3的理念，使用SmolLM2 1.7B作为语言主干，通过像素混洗策略提高视觉信息的压缩率，实现更高效的视觉信息处理。
• 处理长文本和多张图像：训练数据集包括Cauldron和Docmatix，对SmolLM2进行上下文扩展，能处理更长的文本序列和多张图像。
• 内存占用低：SmolVLM将384×384像素的图像块编码为81个tokens，相比之下，Qwen2-VL需要1.6万个tokens，显著降低了内存占用。
• 高吞吐量：在多个基准测试中，SmolVLM的预填充吞吐量比Qwen2-VL快3.3到4.5倍，生成吞吐量快7.5到16倍。

SmolVLM 的技术原理

• 架构设计：借鉴Idefics3的架构，使用SmolLM2 1.7B作为语言主干，通过像素混洗策略提高视觉信息的压缩率。
• 图像编码：将384×384像素的图像块编码为81个tokens，显著降低内存占用。
• 上下文扩展：通过扩展上下文窗口至16k tokens，支持处理更长的文本序列和多张图像。

如何运行 SmolVLM

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用SmolVLM进行图像和文本的交互式处理。

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
import torch

DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

processor = AutoProcessor.from_pretrained("HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct")
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct",
                                                torch_dtype=torch.bfloat16,
                                                _attn_implementation="flash_attention_2" if DEVICE == "cuda" else "eager").to(DEVICE)

from PIL import Image
from transformers.image_utils import load_image

# Load images
image1 = load_image("https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM/resolve/main/example_images/rococo.jpg")
image2 = load_image("https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM/blob/main/example_images/rococo_1.jpg")

# Create input messages
messages = [
    {
   
        "role": "user",
        "content": [
            {
   "type": "image"},
            {
   "type": "image"},
            {
   "type": "text", "text": "Can you describe the two images?"}
        ]
    },
]

# Prepare inputs
prompt = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=prompt, images=[image1, image2], return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(DEVICE)

# Generate outputs
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
generated_texts = processor.batch_decode(
    generated_ids,
    skip_special_tokens=True,
)

print(generated_texts[0])

资源

• 项目官网：https://huggingface.co/blog/smolvlm
• GitHub 仓库：https://github.com/huggingface/blog/blob/main/smolvlm.md
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/blog/smolvlm
• 在线体验 Demo：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM
• 数据集完整列表：https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct/blob/main/smolvlm-data.pdf

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