tgoop.com/neural/10064
Last Update:
🛰️ Как дообучить Pixtral‑12B на спутниковых снимках — новый пример от Mistral
В официальном репозитории Mistral появился подробный ноутбук, показывающий, как дообучить мультимодальную модель Pixtral‑12B на задаче классификации спутниковых изображений.
📘 Что делает этот ноутбук
- Загружает и готовит датасет спутниковых снимков
- Конвертирует изображения в base64 (требуется для подачи в Pixtral‑12B)
- Использует LoRA для эффективного fine-tuning
- Отправляет данные через batch-интерфейс Mistral API
- Проверяет качество модели после дообучения
⚙️ Зачем это полезно
- Позволяет адаптировать Pixtral‑12B под свои визуальные данные
- Показывает, как правильно отправлять изображения в Mistral API
- Даёт рабочий шаблон для обучения моделей на изображениях любого типа
- Подходит для проектов в области спутникового мониторинга, геоаналитики, агротеха и т.д.
👤 Кто сделал
Пример опубликовала Sophia Yang, глава Developer Relations в Mistral.
Она показала, как:
- отправлять изображения в API через base64
- вызывать batch-инференс Pixtral‑12B
- дообучать мультимодальную модель на реальных задачах
✅ Главное
- Полностью рабочий пример: от данных до fine-tune
- Использует Pixtral‑12B + LoRA + Mistral API
- Прост в повторении, легко адаптировать под свои данные
https://github.com/mistralai/cookbook/blob/main/mistral/fine_tune/pixtral_finetune_on_satellite_data.ipynb
BY Neural Networks | Нейронные сети
Share with your friend now:
tgoop.com/neural/10064