Moondream2

किसी छवि पर Moondream2 चलाएँ।

यह वर्कफ़्लो ब्लॉक Moondream2 चलाता है, जो एक मल्टीमोडल विज़न-भाषा मॉडल है। आप इस ब्लॉक का उपयोग जीरो-शॉट ऑब्जेक्ट डिटेक्शन चलाने के लिए कर सकते हैं।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/moondream2@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
प्रॉम्प्ट	str	Moondream2 को अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करने के लिए वैकल्पिक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट..	✅
मॉडल संस्करण	str	इन्फ़रेंस के लिए उपयोग किया जाने वाला Moondream2 मॉडल..	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

रनटाइम संगतता

कठिन - रनटाइम self_hosted_cpu; निष्पादन स्थानीय : एक GPU की आवश्यकता है; run_locally() एक ऐसा मॉडल लोड करता है जिसे CUDA की आवश्यकता होती है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार Moondream2 संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवियाँ (छवि): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..

  • प्रॉम्प्ट (string): Moondream2 को अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करने के लिए वैकल्पिक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट..

  • मॉडल संस्करण (roboflow_model_id): इन्फ़रेंस के लिए उपयोग किया जाने वाला Moondream2 मॉडल..

• आउटपुट

  • predictions (object_detection_prediction): sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स के साथ पूर्वानुमान।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/moondream2@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "prompt": "my prompt",
	    "model_version": "moondream2/moondream2_2b_jul24"
	}