选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「vLLM」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。如果我们对模型进行微调，那么系统就不那么重要了，因为无论我们使用哪个系统提示，模型都会从目标中学习该做什么。该教程为使用 vLLM 加载 Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ 模型进行少样本学习，包括

Janus-Pro 是一种新颖的自回归框架，它统一了多模态理解和生成，由中国 AI 企业 DeepSeek 于 2025 年开发的开源多模态大模型，它通过将视觉编码解耦到单独的路径来解决以前方法的局限性，同时仍然使用单一的、统一的转换器体系结构进行处理。选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择

该模型旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题，通过结合视觉 Transformer (ViT)、多层感知机 (MLP) 和大型语言模型 (LLM) 的优势，实现了对化学图像和文本的全面推理。可以看到模型针对图像准确描述了图像的内容是黄色的液氮罐，接着我们可以继续问它一个问题，比如我们输入「液氮的化学分子式是什么」。平台会自动选择合适的算力资源和镜像版本，这里使用的是英伟达 A100的算力和

进入 OpenBayes 平台后，打开「公共教程」，找到「一键部署 Gemma-2-9B-Chinese-Chat」的教程。比如我们输入「我的蓝牙耳机坏了，我该去看牙科还是耳鼻喉科」，它给我们的回答非常合理，中文理解能力非常优秀。Temperature 可以改变模型输出的随机性，Temperature 的值越大，模型的输出越随机；等待系统分配资源完成后，将鼠标悬停在「API 地址」处，点击上方链接

在「Visual Type」一栏中选择视觉类型，在「Intra/Cross Image」一栏中选择模式，在「Model」一栏中选择好模型并设置好参数后，点击「Detect & Segment Objects」开始检测。masks：例如上传一个包含很多人的图像，想检测人的图像，使用 masks 将一个人涂抹，推理时模型就会根据 masks 的内容识别图像中所有的人。待系统分配好资源，当状态变为「运行

平台会自动为容器选配合适的算力资源和镜像版本，这里使用的是英伟达 RTX 4090 的算力资源和 PyTorch 的镜像，别忘了使用文章开头的邀请链接，get 免费时长！选择好后，点击「下一步：审核」即可。系统分配资源完成后，待状态显示为「运行中」后，将鼠标悬停在 API 地址处，点击链接进入模型。登录到 OpenBayes 平台后，打开「公共教程」，找到「Whisper Web 在线语音识别工具

Kimi-VL 项目是 Kimi Team 于 2025 年 4 月发布的大语言模型，这是一种高效的开源专家混合 (MoE) 视觉语言模型 (VLM)，可提供高级多模态推理、长上下文理解和强大的代理功能。

与以前的方法相比，ICEdit 只有 1% 的可训练参数（200 M）和 0.1% 的训练数据（50 k），表现出强大的泛化能力，能够处理各种编辑任务。上传一张 Labubu 首领 Zimomo 的图片，输入 prompt 「put a pair of sunglasses on Labubu」后点击「Run」，可以看到它快速生成了一张带着墨镜的 Labubu。点击「继续执行」，等待分配资源。首先

该模型旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题，通过结合视觉 Transformer (ViT)、多层感知机 (MLP) 和大型语言模型 (LLM) 的优势，实现了对化学图像和文本的全面推理。可以看到模型针对图像准确描述了图像的内容是黄色的液氮罐，接着我们可以继续问它一个问题，比如我们输入「液氮的化学分子式是什么」。平台会自动选择合适的算力资源和镜像版本，这里使用的是英伟达 A100的算力和

选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「vLLM」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。稍等片刻，待系统分配好资源，当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」边上的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。并且相比传统指令调优模型，QwQ 具备思考和推理能力。，在「公共教程」页面，选择键部署 「一键