Llama 3.2-Vision 多模態大型語言模型 (LLM) 集合，是一個指令微調的圖像推理生成模型集合，包含 11B 和 90B 兩種尺寸（文字 + 圖像輸入 / 文字輸出）。Llama 3.2-Vision 指令微調模型針對視覺辨識、圖像推理、圖像描述和回答關於圖像的通用問題進行了最佳化。這些模型在常見的產業基準測試中，表現優於許多現有的開源和閉源多模態模型。

支援語言：對於僅限文字的任務，官方支援英文、德文、法文、義大利文、葡萄牙文、印地文、西班牙文和泰文。Llama 3.2 的訓練語料庫包含比這 8 種支援語言更廣泛的語言集合。請注意，對於圖像+文字應用，僅支援英文。

使用方式

首先，拉取模型

ollama pull llama3.2-vision

Python 函式庫

若要搭配 Ollama Python 函式庫使用 Llama 3.2 Vision

import ollama

response = ollama.chat(
    model='llama3.2-vision',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': 'What is in this image?',
        'images': ['image.jpg']
    }]
)

print(response)

JavaScript 函式庫

若要搭配 Ollama JavaScript 函式庫使用 Llama 3.2 Vision

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: 'llama3.2-vision',
  messages: [{
    role: 'user',
    content: 'What is in this image?',
    images: ['image.jpg']
  }]
})

console.log(response)

cURL

curl https://127.0.0.1:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3.2-vision",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is in this image?",
      "images": ["<base64-encoded image data>"]
    }
  ]
}'

參考資料

GitHub

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