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• 多模态 许可证: apache-2.0 数据集:
• mimic-cxr 推理: true 库名称: transformers 管道标签: 图像转文本 小部件:
• 来源: "example-xray.jpg" 示例标题: "示例: 胸部X光片" 输入: 文本: "这张图像中有异常吗?"

🇹🇷 土耳其语LLaVA-Med管道(v1.5 - Mistral 7B)

该模型基于微软开发的**LLaVA-Med v1.5 (Mistral 7B)**架构，专为支持土耳其语的医学图像视觉问答(VQA)而定制。

🧠 特性

• 基于图像的分析(X光、MR等)
• 支持土耳其语提问
• 生成土耳其语回答(带翻译层)
• 支持Hugging Face上的演示界面(Gradio)

🚀 使用方式

入门Colab笔记本: https://colab.research.google.com/drive/1HsWo9g18r1EfKFMh0RcgZgrotoIIcThK?usp=sharing

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, CLIPImageProcessor
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("nezahatkorkmaz/turkish-llava-med-pipeline-v1.5-mistral-7b", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nezahatkorkmaz/turkish-llava-med-pipeline-v1.5-mistral-7b")
image_processor = CLIPImageProcessor.from_pretrained("nezahatkorkmaz/turkish-llava-med-pipeline-v1.5-mistral-7b")

📋 示例问题

图像: 胸部X光片
问题: "这张图像中有心脏肥大吗?"
回答: "是的，该图像显示有心脏肥大(心脏扩大)的迹象。"

开发者: @nezahatkorkmaz
原始模型: microsoft/llava-med-v1.5-mistral-7b