Fine-tuning Florence-2 - Microsoft's Cutting-edge Vision Language Models

本文介紹如何微調微軟開源的輕量級視覺語言模型 Florence-2，涵蓋資料準備、LoRA 微調與推論步驟。

微軟推出的 Florence-2 是一款強大且輕量的視覺語言模型（VLM），僅有 232M 與 770M 兩種參數版本，卻能高效處理 OCR、目標檢測、圖像描述等多種任務。Hugging Face 官方部落格發布了這篇實用指南，詳細教學如何使用 Hugging Face 的 transformers 與 peft 函式庫，在自訂資料集上對 Florence-2 進行微調（Fine-tuning），並利用 LoRA 技術降低顯示記憶體需求，非常適合想在邊緣裝置或有限資源下部署視覺 AI 的開發者。

摘要由 AI 整理,以原文為準。