VideoLLaMA3 使用指南
1. 项目介绍
VideoLLaMA3 是一系列具有前沿图像和视频理解能力的多模态基础模型。这些模型旨在通过先进的图像和视频处理技术,为用户提供卓越的多模态交互体验。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统已安装以下依赖:
- Python >= 3.10
- Pytorch >= 2.4.0
- CUDA Version >= 11.8
- transformers >= 4.46.3
您可以通过以下命令安装所需的包:
pip install torch==2.4.0 torchvision==0.17.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install flash-attn --no-build-isolation
pip install transformers==4.46.3 accelerate==1.0.1
pip install decord ffmpeg-python imageio opencv-python
模型安装
从 GitHub 克隆 VideoLLaMA3 仓库:
git clone https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3.git
cd VideoLLaMA3
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation
运行示例
以下是一个简单的推理示例代码,用于与模型进行交互:
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
# 设置设备
device = "cuda:0"
# 模型路径
model_path = "DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3-7B"
# 加载模型和处理器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
trust_remote_code=True,
device_map={"": device},
torch_dtype=torch.bfloat16,
attn_implementation="flash_attention_2",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
# 准备对话数据
conversation = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个有用的助手。"
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "video",
"video": {
"video_path": "./assets/cat_and_chicken.mp4",
"fps": 1,
"max_frames": 180
}
},
{
"type": "text",
"text": "猫在做什么?"
}
]
}
]
# 处理输入
inputs = processor(
conversation=conversation,
add_system_prompt=True,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
)
# 转换输入到设备
inputs = {
k: v.to(device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v
for k, v in inputs.items()
}
# 如果存在像素值,转换为 bfloat16
if "pixel_values" in inputs:
inputs["pixel_values"] = inputs["pixel_values"].to(torch.bfloat16)
# 生成输出
output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
# 解码输出
response = processor.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
print(response)
3. 应用案例和最佳实践
以下是使用 VideoLLaMA3 的一些应用案例和最佳实践:
- 单图像理解:利用 VideoLLaMA3 进行一般图像理解、图表分析、表格理解、文档识别和视觉代码分析。
- 多图像理解:对多图像进行比较和理解,例如在不同图像之间寻找相似性或差异。
- 细粒度图像识别与理解:进行视觉引用和定位任务,例如识别图像中的特定对象并描述其属性。
- 视频理解:进行一般视频理解、长视频理解和时间定位任务。
4. 典型生态项目
VideoLLaMA3 的生态系统包括多个相关项目,例如:
- VideoLLaMA2:在 VideoLLaMA3 的基础上进一步提升了空间-时间建模和音频理解能力。
- VideoRefer Suite:通过视频 LLM 提升空间-时间对象理解。
- VCD:通过视觉对比解码减轻大型视觉-语言模型中的对象虚构成分。
这些项目共同构成了一个强大的多模态理解和生成工具集。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考