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MiniCPM-V2.0具有领先的光学字符识别(OCR)和多模态理解能力。该模型在综合性OCR能力评测基准OCRBench上达到开源社区的最佳水平,甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini Pro 的性能。
方案优势 高准确性:利用模型强大的语义理解能力,系统能够准确识别新闻内容的主题和关键词,实现高准确率的自动分类。 快速响应:系统能够实时处理新闻内容,快速完成分类,满足新闻时效性的要求。 可扩展性:随着模型的不断训练和优化,系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。
本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。
该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。