Qwen3-VL - Mô Hình Đa Phương Thức: Hướng Dẫn Toàn Diện về AI Thị Giác-Ngôn Ngữ

Bạn có thể đã gặp phải vấn đề này trước đây. Bạn cần một AI có thể thực sự nhìn thấy và hiểu những gì trong hình ảnh, phân tích nội dung video, hoặc suy luận về thông tin thị giác. Nhưng hầu hết các mô hình thị giác hoặc tạo ra mô tả chung chung hoặc hoàn toàn bỏ lỡ ngữ cảnh mà bạn đang tìm kiếm.

Trả Lời Nhanh: Qwen3-VL là mô hình thị giác-ngôn ngữ đa phương thức (multimodal vision-language model) mới nhất của Alibaba, xử lý hình ảnh, video và văn bản cùng nhau với độ chính xác hàng đầu. Nó xuất sắc trong việc hiểu hình ảnh chi tiết, suy luận thị giác, phân tích tài liệu và hiểu video trong khi chạy hiệu quả trên phần cứng tiêu dùng với VRAM thấp chỉ 8GB khi sử dụng phiên bản lượng tử hóa (quantized).

Sự thất vọng là có thật. Bạn thử GPT-4V và nó cho bạn những mô tả bề mặt. Bạn thử nghiệm với LLaVA và nó ảo giác các chi tiết không có ở đó. Bạn cần một thứ gì đó có thể thực sự hiểu nội dung thị giác theo cách bạn làm, nhận ra các chi tiết tinh tế, đọc văn bản trong hình ảnh và đưa ra các suy luận logic về những gì nó nhìn thấy.

Đó chính xác là nơi Qwen3-VL thay đổi cuộc chơi. Mô hình thị giác-ngôn ngữ mới nhất của Alibaba không chỉ nhìn vào hình ảnh. Nó hiểu chúng với mức độ tinh tế cuối cùng khiến AI đa phương thức trở nên thực tế cho công việc thực sự.

Điều Gì Làm Qwen3-VL Khác Biệt So Với Các Mô Hình Thị Giác Khác?

Không gian AI đa phương thức đã trở nên đông đúc, nhưng Qwen3-VL nổi bật vì một số lý do kỹ thuật chuyển trực tiếp thành kết quả tốt hơn cho các trường hợp sử dụng thực tế của bạn.

Xử lý độ phân giải động gốc (native dynamic resolution processing) là yếu tố khác biệt lớn đầu tiên. Hầu hết các mô hình thị giác thay đổi kích thước hình ảnh của bạn thành độ phân giải cố định như 336x336 hoặc 448x448 pixel trước khi xử lý. Điều này phá hủy các chi tiết tinh tế trong hình ảnh độ phân giải cao. Qwen3-VL xử lý hình ảnh ở độ phân giải gốc lên đến 28 token mỗi hình ảnh, bảo toàn các chi tiết mà các mô hình khác đơn giản không thể nhìn thấy.

Kiến trúc sử dụng bộ mã hóa Vision Transformer kết hợp với xương sống mô hình ngôn ngữ Qwen2.5 của Alibaba. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống nơi các đặc trưng thị giác và hiểu ngôn ngữ hoạt động cùng nhau một cách liền mạch thay vì cảm giác như được ghép nối với nhau.

Hiểu thời gian (temporal understanding) cho video là một tính năng nổi bật khác. Qwen3-VL không chỉ lấy mẫu các khung hình ngẫu nhiên và mô tả chúng độc lập. Nó duy trì sự mạch lạc thời gian qua nội dung video, hiểu cách các cảnh phát triển và cách các hành động diễn ra theo thời gian.

Mô hình cũng xuất sắc trong tạo đầu ra có cấu trúc (structured output generation). Cần dữ liệu định dạng JSON được trích xuất từ hình ảnh? Qwen3-VL tạo ra dữ liệu có cấu trúc sạch, có thể phân tích mà không có lỗi định dạng phổ biến trong các mô hình thị giác khác.

Trong khi các API đám mây như của OpenAI và Anthropic cung cấp các khả năng ấn tượng, các nền tảng như Apatero.com cung cấp quyền truy cập ngay lập tức vào các mô hình mạnh mẽ này mà không cần thiết lập phức tạp, làm cho AI đa phương thức có thể tiếp cận được với mọi người bất kể nền tảng kỹ thuật.

Làm Thế Nào Để Chạy Qwen3-VL Cục Bộ?

Chạy Qwen3-VL trên phần cứng của riêng bạn mang lại quyền riêng tư, không có chi phí API và khả năng xử lý không giới hạn hình ảnh. Đây là cách để nó hoạt động.

Yêu Cầu Phần Cứng Theo Kích Thước Mô Hình

Qwen3-VL-2B cần khoảng 6GB VRAM ở độ chính xác đầy đủ hoặc 4GB với lượng tử hóa 4-bit. Phiên bản này chạy thoải mái trên các GPU như RTX 3060 hoặc thậm chí các card cũ hơn với đủ bộ nhớ.

Qwen3-VL-7B yêu cầu khoảng 16GB VRAM ở độ chính xác đầy đủ. Với lượng tử hóa 4-bit, bạn có thể chạy nó trên các card 8GB như RTX 4070. Kích thước này cung cấp sự cân bằng tuyệt vời giữa khả năng và khả năng tiếp cận.

Qwen3-VL-72B đòi hỏi phần cứng nghiêm túc. Mong đợi cần 150GB+ VRAM cho độ chính xác đầy đủ, mặc dù các phiên bản lượng tử hóa giảm xuống còn 40-50GB. Thiết lập đa GPU hoặc các phiên bản đám mây trở nên cần thiết ở quy mô này.

Quy Trình Cài Đặt

Bắt đầu bằng cách thiết lập môi trường Python sạch. Tạo môi trường conda hoặc venv mới với Python 3.10 hoặc mới hơn.

Cài đặt thư viện transformers với hỗ trợ Qwen. Bạn sẽ cần transformers phiên bản 4.37.0 hoặc mới hơn để có đầy đủ khả năng tương thích Qwen3-VL.

Gói qwen-vl-utils xử lý tiền xử lý hình ảnh và video. Cài đặt nó cùng với thư viện accelerate để tải mô hình hiệu quả.

Để giảm sử dụng VRAM, cài đặt auto-gptq hoặc bitsandbytes để cho phép các tùy chọn lượng tử hóa 4-bit và 8-bit.

Tải xuống kích thước mô hình bạn chọn từ Hugging Face. Đội ngũ Qwen duy trì các kho lưu trữ chính thức với cả phiên bản độ chính xác đầy đủ và lượng tử hóa sẵn sàng sử dụng.

Chạy Suy Luận Đầu Tiên

Tải mô hình và bộ xử lý bằng cách sử dụng pipeline transformers tiêu chuẩn. Đặt device_map thành auto để tự động đặt GPU và trust_remote_code thành true vì Qwen sử dụng mã mô hình tùy chỉnh.

Chuẩn bị hình ảnh của bạn bằng cách tải nó với PIL và đưa qua bộ xử lý cùng với prompt văn bản của bạn. Định dạng prompt sử dụng các token đặc biệt để chỉ ra vị trí hình ảnh trong đầu vào.

Mô hình tạo phản hồi token theo token. Đối với các tác vụ mô tả hình ảnh, mong đợi thời gian tạo từ 2-5 giây trên các GPU hiện đại. Các tác vụ suy luận phức tạp có thể mất 10-15 giây tùy thuộc vào độ sâu phân tích cần thiết.

Tích Hợp ComfyUI

Nếu bạn thích quy trình làm việc trực quan, Qwen3-VL tích hợp đẹp mắt với ComfyUI thông qua các node tùy chỉnh. Gói node ComfyUI-Qwen-VL cung cấp các node kéo thả cho phân tích hình ảnh, trả lời câu hỏi thị giác và xử lý hàng loạt.

Kết nối bộ tải hình ảnh với node Qwen-VL, thêm prompt của bạn và xem mô hình phân tích nội dung thị giác của bạn. Cách tiếp cận này hoạt động đặc biệt tốt để xử lý nhiều hình ảnh hoặc tích hợp hiểu thị giác vào các quy trình làm việc tạo sinh lớn hơn.

Đối với những ai muốn kết quả mà không cần quản lý cài đặt cục bộ, Apatero.com cung cấp các khả năng tương tự thông qua giao diện trực quan, cho phép bạn tập trung vào công việc sáng tạo thay vì cấu hình kỹ thuật.

Bạn Có Thể Làm Gì Thực Sự Với Qwen3-VL?

Các khả năng mở rộng xa hơn việc chú thích hình ảnh đơn giản. Đây là các ứng dụng thực tế nơi Qwen3-VL thực sự tỏa sáng.

Phân Tích Hình Ảnh Chi Tiết

Đưa cho Qwen3-VL một cảnh phức tạp và đặt câu hỏi cụ thể. Không giống như các mô hình cho bạn mô tả chung chung, nó xác định các đối tượng cụ thể, đọc văn bản trong hình ảnh, hiểu các mối quan hệ không gian và nhận ra các chi tiết tinh tế như cảm xúc trên khuôn mặt hoặc phong cách của tác phẩm nghệ thuật.

Phân tích ảnh sản phẩm trở nên thực sự hữu ích. Mô hình xác định vật liệu, ước tính kích thước, ghi nhận chất lượng sản xuất và thậm chí đề xuất cải tiến. Các đội thương mại điện tử sử dụng điều này để tự động tạo danh sách với các mô tả chính xác, chi tiết.

Hiểu Tài Liệu và OCR

Qwen3-VL xử lý tài liệu có nội dung hỗn hợp đặc biệt tốt. Các biểu mẫu quét với chữ viết tay, biểu đồ, bảng và văn bản in đều được phân tích chính xác. Mô hình hiểu cấu trúc tài liệu và có thể trích xuất các trường cụ thể mà bạn yêu cầu.

Sơ đồ kỹ thuật và lưu đồ không thành vấn đề. Hỏi mô hình giải thích sơ đồ mạch điện hoặc sơ đồ kiến trúc phần mềm và nó cung cấp giải thích mạch lạc thay vì chỉ liệt kê các yếu tố nhìn thấy được.

Các bài báo nghiên cứu với phương trình, hình và bảng có thể được tóm tắt chính xác. Mô hình theo dõi các tham chiếu giữa văn bản và hình, hiểu cách các yếu tố thị giác hỗ trợ các lập luận viết.

Phân Tích Nội Dung Video

Tải lên một đoạn video và Qwen3-VL phân tích toàn bộ chuỗi. Nó theo dõi các đối tượng qua các khung hình, hiểu các hành động và sự kiện, và có thể trả lời câu hỏi về các khoảnh khắc cụ thể.

Kiểm duyệt nội dung trở nên tinh tế hơn. Thay vì đánh dấu các khung hình riêng lẻ, mô hình hiểu ngữ cảnh và ý định trên toàn bộ dòng thời gian video.

Nội dung hướng dẫn và giáo dục có thể được tóm tắt với các bước phân tích chính xác từng bước. Mô hình xác định những gì đang được trình diễn, ghi nhận các chi tiết quan trọng và thậm chí có thể đánh dấu các lỗi tiềm ẩn hoặc các bước thiếu.

Suy Luận và Logic Thị Giác

Đây là nơi Qwen3-VL vượt lên trước nhiều đối thủ cạnh tranh. Đưa cho nó các câu đố thị giác, sơ đồ yêu cầu suy luận hoặc hình ảnh mà sự hiểu biết đòi hỏi kết nối nhiều mảnh thông tin.

Phân tích trực quan hóa dữ liệu khoa học vượt ra ngoài mô tả đến trích xuất thông tin chi tiết thực tế. Mô hình diễn giải xu hướng, xác định bất thường và rút ra kết luận từ biểu đồ và đồ thị.

Các tác vụ so sánh hoạt động rất tốt. Cho mô hình xem hai phiên bản của một thiết kế, hai ảnh từ các thời điểm khác nhau hoặc bất kỳ bộ hình ảnh liên quan nào và nó cung cấp phân tích so sánh có ý nghĩa.

Qwen3-VL So Sánh Với GPT-4V và Claude Vision Như Thế Nào?

Các con số tiêu chuẩn kể một phần câu chuyện, nhưng hiệu suất thực tế quan trọng hơn. Đây là cách các mô hình hàng đầu này xếp hạng.

Độ Chính Xác và Chi Tiết

Trên các tiêu chuẩn thị giác chuẩn hóa như DocVQA và ChartQA, Qwen3-VL-72B khớp hoặc vượt qua hiệu suất GPT-4V. Phiên bản Qwen3-VL-7B nhỏ hơn đến gần đáng ngạc nhiên, thường trong vài điểm phần trăm.

Đối với độ chính xác OCR, Qwen3-VL dẫn đầu nhóm. Trích xuất văn bản từ tài liệu phức tạp, nhận dạng chữ viết tay và đọc văn bản ở các góc đều hoạt động đặc biệt tốt.

Nhận dạng tinh vi các đối tượng, khuôn mặt và cảnh ưu tiên các mô hình Qwen, có thể do xử lý độ phân giải gốc bảo toàn các chi tiết bị mất trong các kiến trúc khác.

Tốc Độ và Hiệu Quả

Chạy cục bộ, Qwen3-VL-7B xử lý hình ảnh nhanh hơn 3-5 lần so với các cuộc gọi API đến GPT-4V, ngay cả khi tính đến vài giây thời gian suy luận. Đối với xử lý hàng loạt hàng trăm hình ảnh, sự khác biệt này trở nên rất lớn.

Các kích thước mô hình nhỏ hơn làm cho Qwen3-VL thực tế cho triển khai biên. Chạy AI thị giác trực tiếp trên thiết bị mà không cần kết nối đám mây mở ra các khả năng ứng dụng mới.

Cân Nhắc Chi Phí

GPT-4V có giá $0.01 mỗi hình ảnh cộng với chi phí token cho văn bản đầu vào và đầu ra. Xử lý 1000 hình ảnh hàng ngày lên đến $300+ hàng tháng.

Giá Claude Vision theo các mẫu tương tự với chi phí mỗi hình ảnh tăng nhanh cho khối lượng công việc sản xuất.

Qwen3-VL chạy cục bộ chỉ tốn điện sau khi thiết lập ban đầu. Đối với các ứng dụng khối lượng lớn, tiết kiệm trở nên đáng kể trong tháng đầu tiên.

Tất nhiên, triển khai cục bộ đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật và đầu tư phần cứng. Các dịch vụ như Apatero.com thu hẹp khoảng cách này bằng cách cung cấp quyền truy cập vào các mô hình mạnh mẽ với mức giá hợp lý mà không có sự phức tạp của tự lưu trữ.

Những Hạn Chế Nào Bạn Cần Biết?

Không có mô hình nào hoàn hảo, và hiểu các hạn chế giúp bạn sử dụng Qwen3-VL hiệu quả.

Biến Đổi Hỗ Trợ Ngôn Ngữ

Trong khi Qwen3-VL xử lý tiếng Anh và tiếng Trung xuất sắc, hiệu suất trên các ngôn ngữ khác biến đổi. Nhận dạng văn bản trong các hệ chữ ít phổ biến hơn có thể cho thấy độ chính xác giảm so với các ký tự Latin và CJK.

Suy Luận Đa Hình Ảnh Phức Tạp

Khi phân tích nhiều hình ảnh đồng thời, mô hình có thể mất dấu quan sát nào áp dụng cho hình ảnh nào. Đối với các tác vụ yêu cầu so sánh trên hơn 3-4 hình ảnh, hãy xem xét xử lý theo các lô nhỏ hơn.

Xử Lý Video Thời Gian Thực

Mặc dù có hiểu video mạnh, Qwen3-VL không được thiết kế cho phân tích phát trực tuyến thời gian thực. Xử lý video yêu cầu tệp hoàn chỉnh và phân tích xảy ra sau khi tải lên thay vì khung hình theo khung hình trong khi phát lại.

Diễn Giải Sáng Tạo

Mô hình xuất sắc trong phân tích thực tế nhưng không tạo ra các diễn giải sáng tạo hoặc phê bình nghệ thuật hiệu quả như vậy. Đối với đánh giá chủ quan về thẩm mỹ hoặc giá trị nghệ thuật, kết quả có thể cảm thấy máy móc.

VRAM Trong Các Phiên Dài

Các phiên suy luận kéo dài có thể gây ra phân mảnh VRAM. Nếu bạn nhận thấy chậm lại hoặc lỗi sau khi xử lý nhiều hình ảnh, xóa mô hình khỏi bộ nhớ và tải lại thường giải quyết vấn đề.

Làm Thế Nào Để Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Qwen3-VL?

Có được kết quả tốt nhất đòi hỏi chú ý đến chiến lược prompt và cấu hình kỹ thuật.

Thực Hành Tốt Nhất Cho Prompting

Hãy cụ thể về những gì bạn muốn phân tích. Thay vì "mô tả hình ảnh này", hãy hỏi "xác định tất cả văn bản nhìn thấy trong hình ảnh này và ghi chú vị trí gần đúng của mỗi khối văn bản."

Đối với phân tích phức tạp, chia tác vụ thành các bước. Đầu tiên yêu cầu mô hình xác định các yếu tố chính, sau đó theo dõi với các câu hỏi về mối quan hệ hoặc kết luận.

Bao gồm yêu cầu định dạng đầu ra trong prompt của bạn. Chỉ định "phản hồi bằng JSON với các trường cho object_name, location và confidence" tạo ra dữ liệu có cấu trúc sạch hơn thay vì hy vọng mô hình định dạng mọi thứ đúng cách.

Tối Ưu Hóa Kỹ Thuật

Bật Flash Attention 2 nếu GPU của bạn hỗ trợ. Điều này cung cấp suy luận nhanh hơn 20-30% mà không mất chất lượng.

Sử dụng lượng tử hóa phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn. Lượng tử hóa 8-bit bảo toàn gần như đầy đủ chất lượng trong khi giảm một nửa sử dụng VRAM. Lượng tử hóa 4-bit đánh đổi một số độ chính xác để chạy trên GPU nhỏ hơn.

Nhóm các hình ảnh tương tự lại với nhau. Xử lý 8 hình ảnh trong một lô chạy nhanh hơn 8 cuộc gọi hình ảnh đơn riêng biệt, và Qwen3-VL xử lý lô tốt.

Khuyến Nghị Phần Cứng

Để sử dụng chuyên nghiệp, RTX 4090 chạy mô hình 7B cung cấp sự cân bằng tốt nhất về tốc độ, chất lượng và chi phí. Mong đợi xử lý 10-15 hình ảnh mỗi phút với phân tích chi tiết.

Người dùng Mac với chip M2 Pro hoặc mới hơn có thể chạy các phiên bản lượng tử hóa hiệu quả thông qua các triển khai tối ưu hóa MLX. Hiệu suất tiếp cận các card NVIDIA tầm trung.

Triển khai đám mây trên các dịch vụ như RunPod cung cấp quyền truy cập vào hiệu suất mô hình 72B mà không cần đầu tư phần cứng lớn. Các phiên bản spot có thể giảm chi phí đáng kể cho các công việc xử lý hàng loạt.

Câu Hỏi Thường Gặp

Qwen3-VL có miễn phí sử dụng không?

Có, Qwen3-VL được phát hành theo giấy phép Apache 2.0 cho cả sử dụng thương mại và cá nhân. Bạn có thể tải xuống các mô hình từ Hugging Face và chạy chúng cục bộ mà không có bất kỳ phí cấp phép hoặc giới hạn sử dụng nào.

Qwen3-VL có thể xử lý video dài hơn vài phút không?

Mô hình xử lý video lên đến vài phút bằng cách lấy mẫu các khung hình ở các khoảng đều đặn. Đối với nội dung dài hơn như phim đầy đủ hoặc bản ghi dài một giờ, bạn sẽ muốn phân đoạn video và xử lý các phần riêng biệt để duy trì chất lượng phân tích.

Qwen3-VL xử lý ảnh chụp màn hình mã như thế nào?

Mô hình đọc và hiểu mã trong ảnh chụp màn hình cực kỳ tốt. Nó có thể xác định ngôn ngữ lập trình, giải thích mã làm gì, phát hiện lỗi tiềm ẩn và thậm chí đề xuất cải tiến. Điều này làm cho nó xuất sắc để phân tích mã được chia sẻ dưới dạng hình ảnh trong diễn đàn hoặc tài liệu.

Qwen3-VL có hỗ trợ phân tích webcam thời gian thực không?

Không trực tiếp. Mô hình xử lý hình ảnh và video hoàn chỉnh thay vì đầu vào phát trực tuyến. Đối với các ứng dụng thời gian thực, bạn sẽ cần chụp các khung hình định kỳ và chạy suy luận trên mỗi ảnh chụp, mặc dù điều này giới thiệu độ trễ không phù hợp cho nhu cầu thời gian thực thực sự.

Tôi có thể tinh chỉnh Qwen3-VL cho các tác vụ cụ thể không?

Có, mô hình hỗ trợ tinh chỉnh với LoRA và đào tạo tham số đầy đủ. Đối với các lĩnh vực chuyên biệt như hình ảnh y tế hoặc phân tích ảnh vệ tinh, tinh chỉnh trên dữ liệu đặc thù miền cải thiện đáng kể độ chính xác trên các trường hợp sử dụng cụ thể đó.

Qwen3-VL chấp nhận những định dạng hình ảnh nào?

Mô hình hoạt động với tất cả các định dạng phổ biến bao gồm JPEG, PNG, WebP, BMP và GIF. Đối với GIF, nó xử lý hoặc khung hình đầu tiên hoặc lấy mẫu các khung hình xuyên suốt để hiểu đa khung hình.

Nhận dạng văn bản chính xác như thế nào so với các công cụ OCR chuyên dụng?

Đối với hầu hết tài liệu, Qwen3-VL khớp hoặc vượt qua độ chính xác OCR truyền thống trong khi cũng hiểu ngữ cảnh. Nó gặp khó khăn hơn với hình ảnh bị suy giảm nghiêm trọng hoặc phông chữ bất thường so với các hệ thống OCR chuyên biệt được đào tạo trên những thách thức cụ thể đó.

Qwen3-VL có thể tạo hình ảnh như DALL-E hoặc Midjourney không?

Không, Qwen3-VL là một mô hình hiểu, không phải mô hình tạo sinh. Nó phân tích và mô tả nội dung thị giác nhưng không tạo hình ảnh mới. Để kết hợp tạo sinh với hiểu, bạn sẽ sử dụng Qwen3-VL cùng với một mô hình tạo hình ảnh riêng biệt.

Mô hình có hoạt động ngoại tuyến sau khi tải xuống ban đầu không?

Hoạt động ngoại tuyến hoàn toàn hoạt động hoàn hảo. Một khi bạn đã tải xuống trọng số mô hình, không cần kết nối internet cho suy luận. Điều này làm cho nó phù hợp cho các môi trường cách ly hoặc tình huống với kết nối không đáng tin cậy.

Qwen3-VL xử lý nội dung hình ảnh nhạy cảm hoặc không phù hợp như thế nào?

Mô hình bao gồm bộ lọc nội dung được đào tạo để nhận dạng và xử lý phù hợp tài liệu nhạy cảm. Đối với các trường hợp sử dụng kiểm duyệt nội dung, nó xác định nội dung đáng lo ngại trong khi cung cấp đủ chi tiết cho các quyết định đánh giá mà không tái tạo rõ ràng.

Kết Luận và Các Bước Tiếp Theo

Qwen3-VL đại diện cho một tiến bộ đáng kể trong khả năng tiếp cận AI đa phương thức. Bạn có được hiệu suất cấp GPT-4V chạy trên phần cứng của riêng bạn, không có chi phí API và hoàn toàn riêng tư cho dữ liệu hình ảnh của bạn.

Bắt đầu với mô hình 7B để tìm hiểu các khả năng mà không cần đầu tư phần cứng lớn. Khi bạn phát triển quy trình làm việc và hiểu những gì Qwen3-VL làm tốt, bạn có thể mở rộng lên các mô hình lớn hơn hoặc tối ưu hóa triển khai của bạn cho sử dụng sản xuất.

Sự kết hợp của xử lý độ phân giải gốc, hiểu video mạnh và đầu ra có cấu trúc xuất sắc làm cho mô hình này đặc biệt có giá trị cho xử lý tài liệu, phân tích nội dung và các tác vụ trích xuất dữ liệu thị giác.

Nếu bạn muốn thử nghiệm với các khả năng AI đa phương thức mà không có sự phức tạp thiết lập cục bộ, Apatero.com cung cấp quyền truy cập ngay lập tức vào các mô hình thị giác tiên tiến. Bạn có thể khám phá những gì có thể trước khi cam kết với cơ sở hạ tầng của riêng bạn.

Đối với những ai sẵn sàng triển khai cục bộ, con đường rõ ràng. Thiết lập môi trường Python của bạn, tải xuống mô hình phù hợp với phần cứng của bạn và bắt đầu xây dựng hiểu thị giác vào các ứng dụng của bạn. Giấy phép mở có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó theo bất kỳ cách nào bạn cần, từ các dự án cá nhân đến sản phẩm thương mại, mà không có hạn chế.