ModelScope有没有符合qwen-vl-chat-int4这个模型输出检测框的数据集样例？

根据现有知识库资料，ModelScope支持的模型中确实包括qwen-vl-chat-int4模型，并且该模型是基于通义千问Qwen-VL-Chat的量化版本。Qwen-VL-Chat本身是一个多模态大语言模型，能够以图像、文本和检测框作为输入，并输出文本和检测框。因此，qwen-vl-chat-int4模型也具备类似的能力。

数据集样例

虽然知识库中没有直接提到qwen-vl-chat-int4模型的具体数据集样例，但可以参考Qwen-VL-Chat的相关背景信息。Qwen-VL-Chat支持以下交互方式： 1. 多图输入与问答：用户可以上传多张图片并进行多轮对话。 2. 检测框标注：模型能够生成或处理图片中的检测框信息。 3. 多语言支持：天然支持中文、英文等多语言对话。

为了验证模型的检测框输出能力，您可以使用以下方法获取相关样例： 1. 通过WebUI测试： - 部署qwen-vl-chat-int4模型后，启动WebUI服务。 - 在WebUI页面上传图片，并在对话框中输入与检测框相关的指令（例如“请标注图片中的物体”）。 - 模型会返回包含检测框的结果，您可以查看其输出格式和内容。

1. 构造API请求：
   • 如果您希望通过API调用模型服务，可以参考知识库中关于ModelScope模型服务的调用方式。
   • 构造请求时，确保输入数据包含图片和相关指令（如检测框标注需求）。
   • 示例请求格式可能如下：

     {
     "input": {
      "image": "base64_encoded_image",
      "text": "请标注图片中的物体"
     }
     }
     

   • 模型返回的结果将包含检测框的坐标信息和对应的标签。

重要提醒

• 模型能力限制：尽管qwen-vl-chat-int4支持检测框输出，但其量化版本可能会在精度上略有损失。如果对检测框精度要求较高，建议使用非量化版本（如qwen-vl-chat）。
• 部署资源要求：部署该模型时，建议选择GPU资源规格（如ml.gu7i.c16m60.1-gu30），以确保推理性能稳定。

如果您需要进一步的样例数据或具体操作指导，可以通过ModelScope平台的官方文档或社区获取更多支持。