Hugging Face推出20亿参数视觉语言模型SmolVLM，轻量高效，普通设备亦可快速运行

近日，关于如何更高效地在本地运行大型语言模型，以及如何利用消费级GPU加速推理成为了热门话题。目前，有一些新的工具和技术涌现，旨在帮助开发者更好地利用现有的硬件资源。

例如，Qwen2-VL模型就以其卓越的性能和强大的多模态能力而备受关注。它不仅支持视觉信息的输入，还具备处理复杂问题的能力，为各种应用场景提供了可能性。值得一提的是，该模型也可以在本地环境中进行部署和运行，无需依赖云端服务器。

Hugging Face最近推出了 SmolVLM，这是一个轻量级的语言模型，仅需2B参数。SmolVLM 可以在 GPU 上实现高效的本地推理，从而降低了对高端硬件的需求。这意味着开发者可以在资源有限的环境中也能体验到大型语言模型带来的便利。

相对于 Qwen2-VL 而言，SmolVLM 的规模较小，可以在 7.5 到 16GB 显存的 GPU 上运行。这种较低的硬件要求使得更多的开发者能够参与到语言模型的应用中来，从而推动技术的普及。这种规模上的差异也意味着在特定任务上性能表现有所不同。

在实际应用方面，SmolVLM 提供了便捷的部署方式，用户可以在 Google Colab 等平台上进行快速部署和测试，以便更轻松地体验和评估其性能。这种简便性降低了使用门槛，吸引了更多开发者尝试。

在性能表现上，SmolVLM 能够在本地环境中实现快速推理，尤其是在处理少于 50 个 token 的短文本时，表现更为出色。在 MMLU 基准测试中，SmolVLM 取得了 27.14% 的准确率，这表明其在知识理解和推理方面具有一定的能力，但仍有提升空间。

SmolVLM 在本地语言模型推理领域展现出了极具潜力的前景。它的出现降低了对硬件的要求，使得更多的开发者能够在本地环境中部署和运行大型语言模型，从而推动 AI 技术的普及。

SmolVLM 不仅在部署和推理方面具有优势，而且为开发者探索和优化本地语言模型推理提供了新的思路。随着 AI 技术的不断发展，SmolVLM 有望在未来成为本地计算领域的重要组成部分，推动更多创新应用的涌现。

demo:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM

https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM

备注：

✨ SmolVLM 是 Hugging Face 发布的一款轻量级语言模型，拥有2B参数，可在本地环境下运行，为开发者提供了更多选择。

💡 该模型的推理可以在 7.5 到 16GB 的显存上进行，方便了用户进行模型部署和实验，同时也降低了硬件成本。

🧠 在实际应用中，SmolVLM 在处理短文本时表现出色，这为特定领域的应用提供了新的可能性，但对于更长的文本可能需要进一步优化。