要使用大模型或向量模型对图片进行分类和检索，通常可以采用以下几种方法：
1. **图像分类**：使用预训练的图像分类模型（如ResNet、EfficientNet等）对图片进行分类。
2. **图像特征提取**：使用预训练的模型（如CLIP、ResNet等）提取图像的特征向量，然后进行相似度检索。
以下是使用Hugging Face上的模型进行图像分类和检索的示例代码。
### 1. 图像分类
我们将使用Hugging Face的`transformers`库中的预训练模型来进行图像分类。
```python
from transformers import ViTForImageClassification, ViTFeatureExtractor
from PIL import Image
import requests
# 加载预训练的图像分类模型和特征提取器
model_name = "google/vit-base-patch16-224"
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)
# 加载图片
url = "https:
