10分钟快速上手Jev-Omni多模态分类器安装、部署与首次预测【免费下载链接】Jev-Omni项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/akhilaaa3/Jev-OmniJev-Omni是一款开源的多模态决策分类器支持对文本、图像、音频和视频输入做出判断。你只需给它一个问题和若干选项它就直接返回每个选项的概率而不是冗长的生成式解释。基于 Gemma 4 12B IT 构建并经过 3 万道问题的微调是新手体验多模态分类与概率预测的理想选择。为什么选择Jev-Omni多模态分类器传统大语言模型回答问题时会写作文而 Jev-Omni 走的是另一条路——只给答案的概率分布四种模态全支持文本、图像、音频、视频一个模型全覆盖概率输出直接返回每个选项的置信度方便做自动化决策⚡推理极快在 H200 上热启动时文本约 83ms、图像 26ms、13 秒音频 31ms、视频 504ms成本低分类器不生成输出 token一次调用只按输入计费成绩亮眼在 DecisionBench Medium 上准确率 87.57%JevBench 上 86.15%它的核心思想是类型化决策接口给定一段状态state、一个问题question和一组选项options模型输出每个选项的概率并给出预测。环境准备Jev-Omni 多模态分类器安装步骤硬件要求必须有一块CUDA GPU参考加载器目前仅支持 CUDA 设备显存方面FP32 权重约需50 GB含运行时开销推理时自动使用 BF16 精度实际占用会低不少音频输入还需要安装ffmpeg软件依赖依赖清单见 requirements.txt核心包括torch2.10、transformers5.17.0、huggingface_hub、opencv-python-headless、librosa等。安装只需一条命令pip install -r https://huggingface.co/akhilaaa3/Jev-Omni/resolve/main/requirements.txt # 音频输入还需要ffmpeg下载模型如果从本仓库获取代码可使用git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/akhilaaa3/Jev-Omni加载模型最快的Jev-Omni部署方法整个部署流程由一个函数完成——jev_omni.py 中的load_jev_omni()。它会自动下载模型快照约 24 GB包含文本、视觉、音频组件和决策头无需额外下载基座模型也无需手动合并权重from huggingface_hub import snapshot_download path snapshot_download(akhilaaa3/Jev-Omni) import sys; sys.path.insert(0, path) from jev_omni import load_jev_omni classifier load_jev_omni()加载完成后classifier就是一个就绪的多模态决策分类器可以直接调用predict。首次预测3 行代码完成一次判断来看仓库中的官方示例 example.py最简用法如下result classifier.predict( stateThe meeting starts at 10 AM. It is now 9 AM., questionHas the meeting started?, options[Yes, No], ) print(result)返回值是一个字典包含四个字段字段含义prediction预测结果选项原文prediction_index预测选项的下标confidence预测选项的置信度probabilities所有选项的概率字典关键点模型不会长篇大论地解释为什么只输出选项概率——这正是它快的原因。图像、音频与视频预测要处理多模态输入只需给predict加上media和modality两个参数# 图像 result classifier.predict( state, question图中是什么动物, options[猫, 狗, 鸟], media/path/to/cat.jpg, modalityimage, ) # 音频最长 30 秒 result classifier.predict( state, question这段语音说的是哪种语言, options[中文, 英文, 日语], media/path/to/voice.mp3, modalityaudio, ) # 视频自动采样 16 帧 result classifier.predict( state, question视频里发生了什么, options[下雨, 下雪, 晴天], media/path/to/clip.mp4, modalityvideo, )限制一览️ 视频固定采样16 帧 音频超过30 秒会被自动截断依赖 ffmpeg 转码为 16kHz 单声道 WAV️ 图像自动转 RGBJev-Omni 的选项数量与使用限制决策头支持2–256 个选项但官方建议选项数不超过 20 个——超过 20 个后的质量尚未被充分验证。2 个选项是/否式是最常见的场景也是校准效果最好的形态。另外模型输出的是校准概率在 Medium 难度上 ECE 为 0.0400越低越好意味着模型说 80% 把握时大约有 80% 是真的。这对自动化决策系统非常重要——你可以直接按置信度阈值做路由。核心文件速览文件作用jev_omni.py加载器与predict推理核心_Head256决策头定义example.py官方最小示例可直接运行config.json模型架构配置Gemma4UnifiedForConditionalGenerationbfloat16decision_config.json决策头的隐藏维度等配置head.pt256 维决策头的权重文件chat_template.jinja提示词模板要求模型只回复选项编号verification.json用于验证的测试用例集requirements.txt完整 Python 依赖列表工作原理简述输入经过 Gemma 4 多模态主干编码后取最后一层的隐状态送入一个轻量的256 维线性决策头再按实际选项数做 softmax就得到了选项概率分布。整个流程没有自回归生成环节所以又轻又快。常见问题FAQQ1没有 CUDA 显卡能跑吗目前参考加载器仅支持 CUDA GPUload_jev_omni在非 CUDA 环境会直接报错。CPU 或 Apple Silicon 用户需要自行改造加载逻辑。Q2一次可以问多个问题吗可以连续调用predict但每题是独立的一次调用每次都会重新发送完整状态没有批量折扣。Q3和生成式大模型比有什么取舍Jev-Omni 不产生解释性文本只给概率。如果你的下游需要判断理由可以结合其他模型但如果你只需要可靠的机器可读决策它更快、更便宜、概率也更可校准。总结Jev-Omni 把多模态判断这件事做到了极致简单一条pip install、一次load_jev_omni()、一次predict()10 分钟内你就能拿到图像/音频/视频/文本的概率化判断。如果你正在寻找一个轻量的多模态分类器用于自动化决策不妨从今天这篇教程开始动手试一试【免费下载链接】Jev-Omni项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/akhilaaa3/Jev-Omni创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考