视频流大语言模型项目安装与配置指南

视频流大语言模型项目安装与配置指南

videollm-online VideoLLM-online: Online Video Large Language Model for Streaming Video (CVPR 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/videollm-online

1. 项目基础介绍

本项目是基于开源技术构建的视频流大语言模型（VideoLLM-online），它能够在视频流中实现在线交互。这种模型不同于传统的离线视频处理方式，它可以实时更新流中的响应，适用于实时记录活动变化或辅助下一步操作。项目的主要编程语言是Python。

2. 关键技术与框架

项目使用的关键技术包括：

• 视频流处理：支持在线视频流的交互。
• 数据合成：将离线注释转换为适合流式对话的数据。
• 实时推理：通过并行化视频编码、LLM帧前向传播和LLM响应生成来提升实时性能。

所使用的主要框架和库有：

• PyTorch：用于深度学习模型的开发。
• Transformers：提供预训练语言模型。
• DeepSpeed：优化模型训练速度和效率。
• Gradio：用于创建演示界面。
• 其他各类Python库：如ffmpeg、tensorboard等。

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境：

• Miniconda或Anaconda
• Python版本 3.10 或更高
• Git

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/showlab/videollm-online.git
   cd videollm-online
   

2. 安装所需的Python包：

   conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
   pip install transformers accelerate deepspeed peft editdistance Levenshtein tensorboard gradio moviepy submitit
   

3. 安装flash-attn：

   pip install flash-attn --no-build-isolation
   

4. 安装ffmpeg：

   wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
   tar xvf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
   rm ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
   mv ffmpeg-7.0.1-amd64-static ffmpeg
   

5. 如果需要处理音频，还需安装额外的库和克隆ChatTTS仓库：

   pip install omegaconf vocos vector_quantize_pytorch cython
   git clone git+https://github.com/2noise/ChatTTS
   mv ChatTTS demo/rendering/
   

6. 根据项目需求，下载对应的训练数据和模型权重。

完成上述步骤后，您的环境应该已经准备好运行项目了。根据项目的具体需求和文档，您可以进一步进行训练、评估或部署模型。

请确保按照项目文档中的详细说明进行操作，以避免遇到潜在的问题。

videollm-online VideoLLM-online: Online Video Large Language Model for Streaming Video (CVPR 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/videollm-online