InternVL 官方教程来了！

最新推荐文章于 2025-05-13 20:41:19 发布
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#人工智能 #github #gpt #计算机视觉 #ocr #图像处理 #深度学习

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书生大模型系列：InternVL3.5多模态大模型解读
不积跬步，无以至千里！
09-04 1461
InternVL3.5多模态大模型开源！
LLM - 使用 XTuner 指令微调 多模态大语言模型(InternVL2) 教程
AGI
09-25 1794
XTuner 是高效、灵活且功能齐全的大语言模型和多模态模型微调工具，支持简单配置和轻量级运行，通过配置文件，封装大部分微调场景，降低微调的门槛，同时，支持多种预训练模型，如 InternVL 等，支持多种数据集格式，包括文本、图像或视频等。
书生·浦语 大模型实战营（第三期） 进阶岛 第 4关 InternVL 多模态模型部署微调实践
Pythonliu7的博客
08-25 1309
是一种用于的深度学习模型，旨在处理和理解多种类型的数据输入，如图像和文本。它结合了视觉和语言模型，能够执行复杂的跨模态任务，比如图文匹配、图像描述生成等。通过整合视觉特征和语言信息，InternVL 可以在多模态领域取得更好的表现对于InternVL这个模型来说，它vision模块就是一个微调过的ViT，llm模块是一个InternLM的模型。对于视觉模块来说，它的特殊之处在Dynamic High Resolution。
InternVL
whaosoft143ai的博客
12-28 1629
为了将视觉模型与语言模型（LLMs）进行联系，现有的视觉语言联合模型（VLLMs）常常采用轻量级的“粘合”层，例如QFormer或线性投影，来对齐视觉和语言模型的特征。在本研究中，我们设计了一个大规模的视觉-语言基础模型（InternVL），将视觉基础模型的参数扩展到60亿，并逐步与LLM对齐，利用来自不同来源的网络规模的图像-文本数据。本文设计了一个大规模的视觉-语言基础模型（InternVL），将视觉基础模型的参数扩展到60亿，并逐步与LLM对齐，利用来自不同来源的网络规模的图像-文本数据。whao
InternVL 多模态模型部署微调实践
qq_73754220的博客
11-14 2262
多模态大语言模型 ( Multimodal Large Language Model) 是指能够处理和融合多种不同类型数据(如文本、图像、音频、视频等) 的大型人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术， 能够理解和生成多种模态的数据， 从而在各种复杂的应用场景中表现出强大的能力。常见的MLLM多模态研究的重点是不同模态特征空间的对齐我们主要通过## 1.导入相关依赖包## 2.使用你的模型初始化推理管线## 3.读取图片（此处使用PIL读取也行）## 4.配置推理参数。
多模态视觉模型InterVL
CherryXieのblog
01-08 1646
InternVL 是由上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）及其合作伙伴开发的开源多模态大语言模型（MLLM）系列，旨在缩小开源模型与商业模型（如 GPT-4V、Gemini 等）在多模态理解能力上的差距。InternVL 系列模型在视觉、语言和多模态任务中表现出色，尤其在处理高分辨率图像、多语言支持和复杂场景理解方面具有显著优势。
[特殊字符]挑战Gemini 2.5！最强开源企业级OCR大模型InternVL3！本地部署教程+实战测评全纪录，轻松搞定潦草手写汉字、模糊PDF扫描件、模糊复杂表格，效果炸裂超过人眼！
m0_71165399的博客
04-20 1250
近日，一个重量级的开源多模态大语言模型（MLLM）新星横空出世。由上海人工智能实验室、商汤科技研究院等多家机构联合开发的InternVL3模型，以其卓越的性能和创新的架构设计，正在重新定义开源多模态模型的发展边界。InternVL3模型采用了一种称为"原生多模态预训练"的创新方法，与传统模型不同，它没有先训练纯文本大语言模型再适配视觉输入，而是在单一预训练阶段同时从多样化的多模态数据和纯文本语料中共同学习语言能力和多模态能力。这种统一的训练范式有效解决了传统MLLM训练流程中常见的复杂性和对齐挑战。
InternVL3: 利用AI处理文本、图像、视频、OCR和数据分析
独立开发，substack顶级编辑
05-13 811
InternVL3 是一款突破性的视觉-语言模型，通过无缝集成视觉和语言处理，显著提升了多模态理解、推理和感知能力。它在图像-文本、视频-文本和纯文本数据的处理上表现出色，支持从1B到78B的多种参数规模，适应不同计算需求。InternVL3引入了可变视觉位置编码（V2PE）和原生多模态预训练，优化了OCR、工业图像分析、3D感知和GUI交互等复杂任务。用户可通过简单的安装步骤在Google Colab上快速体验其功能，适用于广泛的现实场景应用。
（第三期）书生大模型实战营——InternVL(冷笑话大师)部署微调实践
a_blade_of_grass的博客
08-21 1763
Pixel Shuffle在超分任务中是一个常见的操作，PyTorch中有官方实现，即nn.PixelShuffle(upscale_factor) 该类的作用就是将一个tensor中的元素值进行重排列，假设tensor维度为[B, C, H, W], PixelShuffle操作不仅可以改变tensor的通道数，也会改变特征图的大小。对于输入的图片，首先resize成448的倍数，然后按照预定义的尺寸比例从图片上crop对应的区域。这里我们也为大家准备好了可以直接进行微调的数据集。进入XTuner目录。
InternVL: 开创性的开源多模态大模型家族
Nifc666的博客
10-18 1591
总的来说,InternVL项目为开源社区带来了一套强大的多模态AI模型,在缩小与商业闭源模型的差距方面迈出了重要一步。在英文Flickr30K和COCO数据集上,InternVL-G模型的平均召回率达到88.8%,超过了EVA-CLIP-8B等强大基线。在ImageNet等图像分类数据集上,InternViT-6B的线性探测准确率超过了ViT-22B等更大的模型。在零样本图像分类上,InternVL-C模型在多个数据集上接近或超过了ViT-22B的表现。
InternVL 部署微调实践-训练微调模型打造AI美食家
NoemPol的博客
12-30 1128
InternVL部雪微调实践-训练微调模型打造AI美食家
论文阅读：InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
a486259的博客
10-03 2559
1、计了一个大规模的视觉-语言基础模型（InternVL），该模型将视觉基础模型扩展到60亿个参数（InternVIT），并使用来自不同来源的网络规模的图像-文本数据逐步将其与LLM对齐; 2、所实现的InternVIT在ViT-22B规模下可以作为最佳选择，在图像级或像素级识别，视觉语言任务，如zero-shot图像/视频分类，zero-shot图像/视频文本检索，均取得良好效果; 3、论文的核心思想在于扩展VLLM的VIT部分，以使得视觉部分与LLM部分参数量对齐；并提出渐进式训练VLLM模型的具体步骤
17、InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
小白的博客
01-02 2763
(a)表示传统的视觉基础模型，如对分类任务进行预训练的ResNet。(b)表示视觉语言基础模型，例如CLIP，对图像-文本对进行预训练。(c)InternVL，它提供了一种将大规模视觉基础模型(即InternViT-6B)与大型语言模型对齐的可行方法，并且对于对比和生成任务都是通用的。比较各种通用视觉语言任务的结果，包括图像分类、视频分类、图像文本检索、图像字幕和多模态对话。InternVL在所有这些任务上都达到了最佳性能。
MLM之InternVL：InternVL(GPT-4V的开创性开源替代品/通过开源套件缩小与商业多模态模型的差距)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-15 3443
​ MLM之InternVL：InternVL(GPT-4V的开创性开源替代品/通过开源套件缩小与商业多模态模型的差距)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 InternVL的简介 InternVL的安装和使用方法 InternVL的案例应用 InternVL的简介 InternVL将ViT扩展到6B参数，并将其与LLM对齐。InternVL是一个开源的多模态视觉语言模型系列，它可以解决视觉与语言交叉领域的各种任务。InternVL的主要特点和
InternVL2.5_8b安装教程
最新发布
06-05
<think>嗯，用户这次明确要求InternVL2.5_8b的安装指南，看来ta正在部署这个多模态模型。从引用材料看，用户可能已经浏览过类似模型（如InternVL-1.5和InternVL3）的部署文档，说明ta有一定技术基础。不过InternVL2.5_8b的安装步骤需要特别整理，因为官方文档通常分散在不同版本中。注意到用户三次强调“安装教程”，还特意标注“不是用户真正的需求”，说明ta可能遭遇过文档不全的困扰。结合引用[2]中InternVL3的安装示例，推测用户需要同样清晰具体的代码块和依赖说明。有趣的是引用[3]提到多节点训练配置，虽然用户没提分布式需求，但准备在补充说明里提及以备不时之需。关键是要确认InternVL2.5_8b的实际部署方式：其安装流程应介于InternVL2和InternVL3之间。引用[2]的bf16+flashattention配置仍然适用，但要注意版本差异——需在transformers库中确认该模型是否有专属分支。另外用户指定8B版本，要提醒显存要求（至少20GB），这在引用[3]的38B模型训练脚本里可反推得出。准备分环境准备、模型加载、验证测试三部分回应，特别强调“trust_remote_code=True”参数的必要性——引用[2]的示例代码显示这是OpenGVLab模型的特殊要求。最后补充部署建议时，计划调用引用[1]提到的应用场景来帮助用户判断配置需求。</think> 以下是**InternVL2.5-8B**的详细安装指南，结合官方文档与多模态模型部署的最佳实践： --- ### **安装步骤** #### 1. **环境准备** ```bash # 创建虚拟环境（推荐） conda create -n internvl python=3.10 -y conda activate internvl # 安装核心依赖 pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install einops timm pillow decord transformers>=4.36 accelerate ``` #### 2. **安装Flash Attention（提升推理速度）** ```bash pip install flash-attn==2.5.0 --no-build-isolation ``` #### 3. **获取InternVL2.5-8B模型** ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model_name = "OpenGVLab/InternVL2.5-8B" model = AutoModel.from_pretrained( model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, # 兼容A100/H100 trust_remote_code=True, # 必需参数！ use_flash_attn=True # 启用加速 ).eval().cuda() # 单卡运行（需≥20GB显存） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) ``` --- ### **验证安装** ```python # 测试文本推理 inputs = tokenizer("故宫位于哪个城市？", return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0])) # 预期输出：故宫位于中国北京市 ``` --- ### **常见问题解决** | 问题类型 | 解决方案 | |---------|----------| | **`trust_remote_code`报错** | 检查`transformers`版本≥4.36，确保安装时带`trust_remote_code=True` | | **显存不足** | 尝试`torch_dtype=torch.float16`或使用模型并行（需修改加载代码） | | **FlashAttention报错** | 降级至`flash-attn==2.3.0`或禁用`use_flash_attn=False` | --- ### **进阶部署建议** 1. **多模态输入支持**： ```python from PIL import Image image = Image.open("故宫.jpg").convert("RGB") pixel_values = model.process_image(image) # InternVL专用预处理方法 ``` 2. **多卡部署**： 参考引用[3]中的多节点脚本，需配合`accelerate config`配置分布式训练环境[^3]。 --- ### **官方资源** - 模型卡：https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2.5-8B - 示例代码库：https://github.com/OpenGVLab/InternVL > 注：实际部署时请根据硬件调整`torch_dtype`（如RTX 3090建议`torch.float16`），完整教程参考OpenGVLab官方GitHub Wiki[^3]。 --- ### 相关问题 1. InternVL2.5-8B支持哪些图像输入格式？ 2. 如何在消费级显卡（如RTX 4090）部署8B模型？ 3. InternVL2.5与InternVL3的主要架构差异是什么？ 4. 如何对InternVL2.5进行下游任务微调？ 建议优先查阅官方GitHub的`examples/`目录获取微调脚本[^3]。
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