連結：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2
VideoLLaMA 2 是一個針對影片理解任務最佳化的大規模語言模型，它透過先進的空間-時間建模和音訊理解能力，提升了對影片內容的解析和理解。該模型在多選影片問答和影片字幕生成等任務上展現了卓越的效能。
需求人群：
- VideoLLaMA 2 適用於需要高效影片內容分析和理解的研究人員和開發者，特別是在影片問答、影片字幕生成等影片理解任務中。
使用場景示例：
- 研究人員使用VideoLLaMA 2 進行影片內容的自動問答系統開發。
- 內容創作者利用該模型自動生成影片字幕，提高工作效率。
- 企業在影片監控分析中應用VideoLLaMA 2，以提升事件偵測和響應速度。
產品特色：
- 支援無縫載入和推理基礎模型。
- 提供線上演示，方便使用者快速體驗模型功能。
- 具備影片問答和影片字幕生成的能力。
- 提供訓練、評估和模型服務的程式碼。
- 支援自訂資料集的訓練和評估。
- 提供了詳細的安裝和使用指南。
使用教學：
首先，確保全裝了必要的基礎依賴，如Python、Pytorch和CUDA。
透過GitHub頁面獲取VideoLLaMA 2的程式碼庫，並按照指南安裝所需的Python包。
準備模型所需的checkpoints，並按照文檔說明啟動模型服務。
使用提供的腳本和命令列工具進行模型的訓練、評估或推理。
根據需要調整模型引數，最佳化模型效能。
執行線上演示或本地模型服務，體驗模型的影片理解和生成能力。