Cambrian 项目使用教程

Cambrian 项目使用教程

cambrian 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cambrian

1. 项目目录结构及介绍

Cambrian 项目的目录结构如下：

cambrian/
├── cambrian/
│   ├── dataengine/
│   ├── docs/
│   ├── eval/
│   ├── images/
│   ├── scripts/
│   ├── .gitignore
│   ├── CITATION.cff
│   ├── LICENSE
│   ├── README.md
│   ├── clear.py
│   ├── fsdp_config.json
│   ├── inference.py
│   └── pyproject.toml
└── ...

目录介绍

• cambrian/: 项目的主目录，包含所有核心代码和资源文件。
  • dataengine/: 数据引擎相关的代码和配置文件。
  • docs/: 项目文档，包括用户手册、API 文档等。
  • eval/: 模型评估相关的代码和数据。
  • images/: 项目中使用的图像资源。
  • scripts/: 项目中使用的脚本文件。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • CITATION.cff: 项目引用信息。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目介绍和使用说明。
  • clear.py: 清理脚本。
  • fsdp_config.json: 分布式训练配置文件。
  • inference.py: 模型推理脚本。
  • pyproject.toml: Python 项目配置文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 inference.py，该文件用于加载和运行 Cambrian 模型进行推理。

inference.py 文件介绍

• 功能: 该脚本用于加载预训练的 Cambrian 模型，并进行推理操作。
• 使用方法: 可以通过命令行或 API 调用该脚本，传入相应的模型权重和输入数据，即可得到模型的输出结果。

# 示例代码
python inference.py --model_path /path/to/model --input_data /path/to/input

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件主要包括 fsdp_config.json 和 pyproject.toml。

fsdp_config.json 文件介绍

• 功能: 该文件用于配置分布式训练的相关参数，如节点数量、GPU 分配等。
• 配置项:
  • num_nodes: 节点数量。
  • gpus_per_node: 每个节点上的 GPU 数量。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。

pyproject.toml 文件介绍

• 功能: 该文件用于配置 Python 项目的依赖和构建信息。
• 配置项:
  • tool.poetry.dependencies: 项目依赖的 Python 包。
  • tool.poetry.dev-dependencies: 开发依赖的 Python 包。
  • tool.poetry.scripts: 项目中可执行的脚本。

# 示例配置
[tool.poetry]
name = "cambrian"
version = "0.1.0"
description = "Cambrian-1: A Fully Open Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs"
authors = ["Your Name <your.email@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
torch = "^2.2.0"
torch_xla = { version = "^2.2.0", markers = "platform_machine == 'x86_64'" }

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.5"

[tool.poetry.scripts]
inference = "cambrian.inference:main"

通过以上配置文件和启动文件，您可以顺利地启动和配置 Cambrian 项目，进行模型训练和推理操作。

cambrian 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cambrian