shokuba-probe-2b-GGUF

shokuba-probe-2b-GGUF

職場点検OSS shokuba-lens の追加確認（probe）用2B VLM shokuba-probe-2b のGGUF版です。llama.cppでWindows/Linuxの現場PCでも動きます。写真に対する点検質問12種（ヘルメット・安全ベスト・安全帯・火/煙・消火器・転倒・マスク・ヘアネット・手袋・フォークリフト・パレットトラック・カゴパレット）に短い構造化回答で答えます。

ファイル

MLX版との同等性（検証セット12ドメイン・約1,200枚で突合）

総合で誤差圏の同等です。フォークリフトのみ-0.08の低下があり、それ以外は±0.02以内です。GGUF版はLoRAをbf16ベースへ融合してから変換しています（学習アダプタはテキスト側のみで視覚塔は無改変・融合による劣化は検証セットで未検出）。テストデータでの確定値は本体repoの表を参照してください。

使い方

# CLIで1枚
llama-mtmd-cli -m shokuba-probe-2b-Q8_0.gguf --mmproj mmproj-shokuba-probe-2b-f16.gguf \
  --image site.jpg --temp 0 -n 60 \
  -p "この画像に写っている人を数えてください。全体の人数、そのうちヘルメット（保護帽）を着用している人数、着用していない人数を「人数:N人、着用:N人、未着用:N人」の形式で答えてください。"

# サーバ（OpenAI互換API）
llama-server -m shokuba-probe-2b-Q8_0.gguf --mmproj mmproj-shokuba-probe-2b-f16.gguf \
  --port 8080 --jinja -c 8192 --image-min-tokens 64 --image-max-tokens 2048

運用上の注意3点（いずれも実測で確認済み）:

1. APIでは画像をテキストより先に置いてください。 contentの並びを[image_url, text]にします。逆順だと細部の判定（ヘアネット等）が大きく劣化します（F1 0.955→0.633）。
2. -c 8192等でコンテキスト長を指定してください。 無指定はモデル宣言の262Kで確保しようとしてメモリ不足になります。
3. --image-min-tokens 64 --image-max-tokens 2048を推奨します。 無指定だと画像が過剰に縮小され、小さな対象の判定が落ちます。

質問文は上の形式（「人数:N人、着用:N人、未着用:N人」等の回答形式指定つき）が最も安定します。12種の質問文は本体repoを参照してください。

データと帰属

学習・評価データの出典は本体repoの「データと帰属」を参照してください（SHEL5K・Roboflow各種・Kitchen Hygiene Gear・CAUCAFall・D-Fire・LOCO・MEVA等、CC BY 4.0/CC0中心）。ベースは Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct（Apache-2.0）です。

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