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title: TextMonkey
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/lvskiller/TextMonkey"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/lvskiller/TextMonkey.md"
repository: lvskiller/TextMonkey
last_updated: 2024-04-11
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: visual-question-answering
tasks:
  - visual-question-answering
model_type:
  - qwen
architectures:
  - QWenLMHeadModel
library_name:
  - pytorch
frameworks:
  - Pytorch
inference_backends:
  - "deploy_task vlm/text/emb"
  - "lmdeploy 0.9.1"
  - "lmdeploy_turbomind 0.9.1"
  - "sglang 0.5.2"
  - "vllm 0.9.2"
downloads: 1721
stars: 4
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# TextMonkey

> TextMonkey - lvskiller 在 ModelScope 开源的模型。当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

lvskiller/TextMonkey 是 ModelScope 魔搭社区上的visual-question-answering模型，采用 Apache License 2.0 许可，可用 deploy_task vlm/text/emb、lmdeploy 0.9.1、lmdeploy_turbomind 0.9.1 部署。

- **Repository**: lvskiller/TextMonkey
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: visual-question-answering
- **Inference backends**: deploy_task vlm/text/emb, lmdeploy 0.9.1, lmdeploy_turbomind 0.9.1, sglang 0.5.2, vllm 0.9.2
- **Downloads**: 1721
- **Stars**: 4
- **Last updated**: 2024-04-11

Source: https://www.modelscope.cn/models/lvskiller/TextMonkey

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### 当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。
#### 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

SDK下载
```bash
#安装ModelScope
pip install modelscope
```
```python
#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('lvskiller/TextMonkey')
```
Git下载
```
#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/lvskiller/TextMonkey.git
```

<p style="color: lightgrey;">如果您是本模型的贡献者，我们邀请您根据<a href="https://modelscope.cn/docs/ModelScope%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A5%E5%85%A5%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%A6%82%E8%A7%88" style="color: lightgrey; text-decoration: underline;">模型贡献文档</a>，及时完善模型卡片内容。</p>