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- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
* Fix: Update torch.load to use weights_only=True to prevent security w… ([#2451](https://github.com/openai/whisper/pull/2451))
[[Blog]](https://openai.com/blog/whisper)
This is the official codebase for running the automatic speech recognition (ASR) models (Whisper models) trained and released by OpenAI.
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Qwen-VL-Chat is a generalist multimodal large-scale language model, and it can perform a wide range of vision-language tasks. In this tutorial, we will give some concise examples to demonstrate the capabilities of Qwen-VL-Chat in **Visual Question Answering, Text Understanding, Mathematical Reasonin
Qwen-VL-Chat は汎用のマルチモーダル大規模言語モデルであり、幅広い視覚言語タスクを実行できます。このチュートリアルでは、Qwen-VL-Chat の**視覚的質問応答、テキスト理解、図を用いた数学的推論、多視点推論、およびグラウンディング**の機能について、いくつかの簡潔な例を挙げて説明します。Qwen-VL-Chat は、入力画像やプロンプトを変更することで、Qwen-VL-Chat の能力をさらに引き出すことができます。
Qwen-VL-Chat은 범용 멀티모달 대규모 언어 모델이며 광범위한 시각 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 **시각적 질문 답변, 텍스트 이해, 다이어그램을 사용한 수학적 추론, 다중 그림 추론 및 그라운딩(Grounding) 작업**에서 Qwen-VL-Chat의 기능을 보여주는 몇 가지 간결한 예제를 제시합니다. Qwen-VL-Chat의 기능의 한계가 아니며, **입력 이미지와 프롬프트를 변경하여 Qwen-VL-Chat의 기능**을 더 자세히 살펴보실 수도 있습니다.
Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,因此它可以完成多种视觉语言任务。在本教程之中,我们会给出一些简明的例子,用以展示Qwen-VL-Chat在**视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding**(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面的能力。请注意,展示的例子远非Qwen-VL-Chat能力的极限,**您可以通过更换不同的输入图像和提示词(Prompt),来进一步挖掘Qwen-VL-Chat的能力!**
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4.31.0 is preferred.
4.31.0 が望ましいです。
4.31.0 버전을 사용하는 것을 선호합니다.
建议使用4.31.0。
*.so
docker build -t qwen-vl-chat:webdemo --platform linux/amd64 -f Dockerfile.qwendemo .
<div align="center">
ignore = E501, F403, C901, W504, W605, E251, E122, E126, E127, E722, W503, E128, E741, E731, E701
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