简介
VILA 是 NVlabs 发布的一系列高效视觉 - 语言模型，专注于在边缘、数据中心与云端同时提升推理效率与理解能力。项目开源了训练代码、评估脚本与多种模型检查点，支持多图像与长视频理解场景。
主要特性
- 针对视频与多图像任务进行优化，提供低延迟部署与高吞吐量实现。
- 支持 AWQ 量化与 TinyChat / TinyChatEngine 等轻量化部署方案，便于在多种硬件上运行。
- 提供完整的训练、评估与推理工具链，并发布了多个预训练与微调检查点。
使用场景
- 视频理解与视频字幕生成。
- 多图像推理与图像问答任务。
- 边缘与嵌入式设备上的高效推理部署。
技术特点
- 基于 PyTorch 实现，采用面向效率的模型设计与量化技术（AWQ）。
- 包含用于长视频与多模态评估的工具链（LongVILA、vila-eval）。
- 提供详尽的文档、示例与 Hugging Face 模型集合以便复现与集成。