ModelScope中有没有多模态版本的量化?

在ModelScope中，确实存在多模态版本的量化模型。以下是相关的详细信息：

多模态Embedding模型

ModelScope提供了多模态Embedding模型，例如CLIP模型的中文版本。这些模型经过大规模中文数据训练（约2亿图文对），适用于图文检索和图像、文本的表征提取任务。以下是支持的CLIP模型及其配置：

| 模型ID | 向量维度 | 度量方式 | 向量数据类型 | 备注 | | - | - | - | - | - | | damo/multi-modal_clip-vit-base-patch16_zh | 512 | Cosine | Float32 | 中文-通用领域-base-224分辨率，最长文本长度：512 | | damo/multi-modal_clip-vit-large-patch14_zh | 768 | Cosine | Float32 | 中文-通用领域-large-224分辨率，最长文本长度：512 | | damo/multi-modal_clip-vit-huge-patch14_zh | 1024 | Cosine | Float32 | 中文-通用领域-huge-224分辨率，最长文本长度：512 | | damo/multi-modal_clip-vit-large-patch14_336_zh | 768 | Cosine | Float32 | 中文-通用领域-large-336分辨率，最长文本长度：512 |

文生图模型

此外，ModelScope还支持文生图模型，例如CHINESE_STABLE_DIFFUSION。该模型可以根据描述文本生成符合文本描述的2D图像，属于多模态应用场景。

量化支持

对于量化版本的支持，ModelScope中的部分模型已经提供了量化选项。例如： - DeepSeek系列模型：可以通过GGUF文件进行量化部署。以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF为例，其量化文件为DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf，用户可以根据需求选择不同的量化精度型文件。 - 通义千问系列模型：如QWEN-7B-Chat-Int4和QWEN-14B-Chat-Int4，均为INT4量化版本，适用于高效推理场景。

部署与使用

1. 获取模型ID和量化文件：用户可以登录ModelScope官网，获取相关模型ID和量化文件（如GGUF文件）。
2. 资源配置：对于14B及以上规模的模型，建议使用Ada系列显卡，并预留48G显存以确保性能。
3. 验证与调用：完成部署后，可以通过调试功能或第三方平台API（如Chatbox）验证模型调用效果。

重要提醒

• 硬件要求：大模型（如14B及以上）需要较高的硬件配置，建议根据业务需求选择合适的显卡类型。
• 量化选择：量化版本（如INT4）能够在保证性能的同时降低资源消耗，适合推理场景。

综上所述，ModelScope中不仅有多模态模型，还支持量化版本的部署和使用，能够满足多种应用场景的需求。