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qwen_lora/: Qwen LoRA 어댑터 (HuggingFace PEFT 형식)pe_model/: PE 모델 (CLIP 기반 state_dict)pe_lora_extracted/: PE LoRA 파라미터 (294개 LoRA weights)
pe_lora_weights.pt: LoRA 파라미터만 추출pe_lora_config.json: LoRA 설정 정보projection/: Image-Text Projection Layertokenizer/: Qwen 토크나이저config.json: 훈련 설정 정보1git lfs install
2git clone https://huggingface.co/sikaro/meta-pe-qwen3-30b-korean-2
3cd meta-pe-qwen3-30b-korean-21from peft import PeftModel
2import torch
3
4# Qwen LoRA 로드
5base_qwen = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")
6qwen_model = PeftModel.from_pretrained(base_qwen, "./qwen_lora")
7
8# PE LoRA 파라미터 로드
9pe_lora_weights = torch.load("./pe_lora_extracted/pe_lora_weights.pt")
10
11# Projection 레이어 로드
12projection_state = torch.load("./projection/projection.pt")
13
14# 토크나이저 로드
15from transformers import AutoTokenizer
16tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./tokenizer")1# 한국어 VQA
2question = "이 문서에서 무엇을 설명하고 있나요?"
3response = model.generate(image, question)
4print(response)1@misc{meta_pe_qwen3_korean_miracl,
2 title={meta-pe-qwen3-korean-miracl: Korean Multimodal AI with Meta PE and Qwen},
3 author={Your Name},
4 year={2025},
5 url={https://huggingface.co/sikaro/meta-pe-qwen3-30b-korean-2}
6}