下图为Omni的应用场景概述图，主要思想就是让多模态数据（文字、图片、视频、音频）输入模型，然后通过文字大模型（Thinker）进行理解，然后配合语音大模型（Talker）进行语音输出。

下图为Omni的应用场景概述图，主要思想就是让多模态数据（文字、图片、视频、音频）输入模型，然后通过文字大模型（Thinker）进行理解，然后配合语音大模型（Talker）进行语音输出。

（这里只能说是vLLM牛，对显存的拿捏十分精准）比如在上面的配置下，Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct模型有两个实例，并且两个实例的权重优先级（devices中的weight参数）分别为1和2，那么最终请求会按照1：2的比例分配到两个实例上。如下所示，首先需要确保的是每一个模型实例的engine_args参数的model参数，这是模型权重的位置，不要填错，你可以从huggingfac

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（这里只能说是vLLM牛，对显存的拿捏十分精准）比如在上面的配置下，Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct模型有两个实例，并且两个实例的权重优先级（devices中的weight参数）分别为1和2，那么最终请求会按照1：2的比例分配到两个实例上。如下所示，首先需要确保的是每一个模型实例的engine_args参数的model参数，这是模型权重的位置，不要填错，你可以从huggingfac

【代码】vue3开源组件vue-activity-calendar，类似GitHub贡献图的高自由度组件。