VILA：能理解视频的多模态模型，支持笔记本部署的训练

划重点:

💡 VILA 是一个在大规模交织图像文本数据预训练的视觉语言模型，能够实现视频理解和多图像理解功能。

💡 VILA 发布了具备视[]频理解功能的[] VILA-1[].5，支持多[]种模型规模:[]3B/8B/[]13B/40[]B。

💡 VILA 通过 TinyChat 和 TensorRT-LLM 后端，在各类 NVIDIA GPU（A100、4090、4070笔记本电脑、Orin、Orin Nano）上实现了高效部署。

5月6日 消息:VILA 是英伟达发布的模型，使用大规模的交织图像文本数据进行预训练，为视频理解和多图像理解提供了新的能力，涵盖3.5B到40B多个大小的模型。

最近发布的 VILA-1.5版本具备视频理解功能，并提供了四种模型规模选择，为用户提供更多灵活性。同时，通过 AWQ 量化和 TinyChat 框架，VILA 能够高地部署在各种 NVIDIA GPU 上，包括 A100、4090、4070笔记本电脑、Orin 和 Orin Nano。这使得 VILA 不仅能在云端高效运行，也可以部署到边缘设备上进行推断和评估。

VILA 的核心优势在[]于其能够实现[]视频推理、上[]下文学习、视[]觉思维链条和[]更好的世界识[]表达。此外，[]通过 Token 压缩技术，V[]ILA 能够扩展视频[]帧数量，提高[]了模型的性能[]和应用范围。[]

产品入口:https://top.aibase.com/tool/vila