如何快速上手VideoLLaMA2：完整视频理解AI模型使用指南 🚀
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoLLaMA2 VideoLLaMA2是一款强大的视频理解AI模型，能够实现空间-时间建模和音频理解，为用户提供高效的视频分析能力。无论是视频问答、视频描述还是多模态交互，VideoLLaMA2都能满足您的需求，让视频理解变得简单而高效。
📌 项目简介：什么是VideoLLaMA2？
VideoLLaMA2是一款先进的视频-语言模型（Video-LLM），旨在提供卓越的视频理解能力。它结合了视觉编码器和语言解码器，能够处理视频和图像输入，并生成准确的文本描述或回答相关问题。该模型支持多种任务，包括视频问答、视频 captioning、动作识别等，适用于各种视频分析场景。
VideoLLaMA2项目架构图，展示了模型的空间-时间建模和音频理解流程
📂 项目目录结构详解
了解项目的目录结构有助于您更快地熟悉和使用VideoLLaMA2。以下是主要目录及其功能：
VideoLLaMA2/
├── assets/ # 项目资源文件，包含示例视频和图片
├── scripts/ # 脚本文件，包含训练、评估等脚本
│ ├── custom/ # 自定义训练脚本
│ ├── eval/ # 评估脚本
│ └── vllava/ # VLLaVA相关脚本
└── videollama2/ # 核心代码目录
├── eval/ # 评估相关代码
├── model/ # 模型定义
└── serve/ # 服务相关代码，用于启动Web演示
核心目录功能说明
- videollama2/model/: 包含模型架构定义，如
videollama2_arch.py定义了整体架构，encoder.py和projector.py分别处理视觉编码和特征投影。 - videollama2/serve/: 提供Web演示功能，
gradio_web_server_adhoc.py可快速启动单模型演示。 - scripts/eval/: 包含各种评估脚本，如
eval_video_mcqa_mvbench.sh用于在MVBench数据集上评估模型性能。
🚀 快速安装步骤
环境要求
- Python >= 3.8
- PyTorch >= 2.2.0
- CUDA Version >= 11.8
- transformers == 4.40.0
安装命令
- 首先克隆仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoLLaMA2
cd VideoLLaMA2
- 安装依赖包：
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn==2.5.8 --no-build-isolation
如果您希望以Python包形式安装（便于直接使用），可执行：
pip install --upgrade pip
pip install -e .
💻 启动Web演示服务
VideoLLaMA2提供了直观的Web界面，方便您快速体验模型功能。
单模型版本
最简单的启动方式是直接运行以下命令：
python videollama2/serve/gradio_web_server_adhoc.py
该命令会默认加载 VideoLLaMA2-7B 模型，并启动Gradio Web服务器。您可以在浏览器中访问提示的地址（通常是 http://localhost:7860）来使用演示界面。
多模型版本
如果您需要同时加载多个模型，可以按照以下步骤操作：
- 启动全局控制器：
python -m videollama2.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000
- 启动Gradio Web服务器：
python -m videollama2.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload
- 启动一个或多个模型worker：
python -m videollama2.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path /PATH/TO/MODEL1
🤖 模型推理示例
以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用VideoLLaMA2进行视频或图像推理：
import sys
sys.path.append('./')
from videollama2 import model_init, mm_infer
from videollama2.utils import disable_torch_init
def inference():
disable_torch_init()
# 视频推理示例
modal = 'video'
modal_path = 'assets/cat_and_chicken.mp4'
instruct = '视频中有什么动物，它们在做什么，视频给人的感觉如何？'
# 图像推理示例（如需切换为图像推理，取消以下注释并注释掉视频相关行）
# modal = 'image'
# modal_path = 'assets/sora.png'
# instruct = '图中的女人穿着什么，她在做什么，这张图片给人的感觉如何？'
model_path = 'DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2.1-7B-16F'
model, processor, tokenizer = model_init(model_path)
output = mm_infer(processormodal, instruct, model=model, tokenizer=tokenizer, do_sample=False, modal=modal)
print(output)
if __name__ == "__main__":
inference()
📊 模型评估方法
VideoLLaMA2提供了多种评估脚本，方便您在不同数据集上评估模型性能。以下是在MVBench数据集上进行评估的示例：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 bash scripts/eval/eval_video_mcqa_mvbench.sh
评估脚本位于 scripts/eval/ 目录下，您可以根据需要选择不同的评估脚本，如：
eval_video_cap_msvc.sh: 评估视频 captioning 性能eval_video_oqa_activitynet.sh: 评估开放式视频问答性能
🎯 自定义训练指南
如果您想在自己的数据集上训练VideoLLaMA2，可以按照以下步骤进行：
数据准备
- 组织数据结构：
VideoLLaMA2/
├── datasets/
│ ├── custom_sft/
│ │ ├── images/ # 图像文件
│ │ ├── videos/ # 视频文件
│ │ └── custom.json # 标注文件
- 标注文件格式示例：
[
{
"id": 0,
"video": "videos/xxx.mp4",
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "<video>\n视频中有哪些动物？"
},
{
"from": "gpt",
"value": "视频中有一只猫和一只鸡。"
}
]
}
]
启动训练
修改 scripts/custom/finetune.sh 文件，指定数据路径和预训练模型，然后运行：
bash scripts/custom/finetune.sh
🌟 模型优势与应用场景
VideoLLaMA2作为一款先进的视频-语言模型，具有以下优势：
- 强大的时空建模能力：能够捕捉视频中的动态信息和时间关系。
- 多模态理解：支持视频、图像和音频输入，实现全面的内容理解。
- 高效的推理速度：优化的模型结构和推理流程，确保快速响应。
应用场景包括：视频内容分析、智能监控、视频字幕生成、教育视频理解等。无论是科研还是工业应用，VideoLLaMA2都能提供强大的视频理解能力。
📝 总结
VideoLLaMA2是一款功能强大的视频理解AI模型，通过本指南，您可以快速上手安装、使用和评估该模型。无论是启动Web演示进行直观体验，还是通过Python代码进行自定义推理，VideoLLaMA2都能满足您的需求。希望本指南对您有所帮助，祝您使用愉快！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
