Laion / CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K

Panoramica di CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K

Il CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K è un modello di incorporazione multimodale sviluppato da LAION. Questo modello è stato addestrato per comprendere le relazioni tra testo e immagini utilizzando il sottoinsieme inglese del dataset Laion-5B. Può essere utilizzato per vari compiti di computer vision e di recupero, tra cui la classificazione delle immagini, che può classificare le immagini in base alle descrizioni del testo senza un addestramento aggiuntivo, il recupero di immagini-testo per trovare immagini o testi simili e la segmentazione delle immagini per identificare e segmentare gli oggetti all'interno delle immagini in base ai significati semantici.

Come creare embeddings con CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K

È possibile utilizzare CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K per l'embedding attraverso OpenCLIP.

Una volta create le incorporazioni vettoriali, queste possono essere memorizzate in un database vettoriale come Zilliz Cloud (un database vettoriale completamente gestito da Milvus e utilizzate per la ricerca di immagini o per la ricerca multimodale.

Ecco i quattro passaggi chiave:

• Iscriversi per un account Zilliz Cloud gratuito.
• Configurare un cluster serverless](https://docs.zilliz.com/docs/create-cluster#set-up-a-free-cluster) e ottenere Endpoint pubblico e chiave API.
• Creare una collezione di vettori e inserire gli embeddings vettoriali.
• Eseguire una ricerca semantica sugli embeddings memorizzati.

Creare embeddings tramite OpenCLIP e inserirli in Zilliz Cloud per la ricerca multimodale.

Una guida passo-passo: a breve.

Ulteriori letture

• Come il recupero multimodale trasforma la ricerca delle immagini
• Scegliere il giusto modello di incorporamento per i dati
• Valutare il modello di incorporamento
• Addestrare il proprio modello di incorporazione del testo
• Guida per principianti al chunking e all'incorporamento di siti web per le applicazioni RAG
• Cos'è il RAG?