Unibench 安装与配置指南

Unibench 安装与配置指南

unibench Python Library to evaluate VLM models' robustness across diverse benchmarks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unibench

1. 项目基础介绍

Unibench 是一个开源项目，旨在简化视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的评价过程。该项目提供了一个全面的工具和脚本集合，用于评估各种规模的 VLM 模型和基准测试。Unibench 支持超过 60 种 VLM 模型，包括一些最新的超大规模模型，如 EVACLIP，参数量可达 4.3B，训练样本可达 12.8B。此外，该项目还提供了超过 40 种评估基准的实现。

项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch: 用于构建和训练深度学习模型。
• NumPy: 进行高效的数值计算。
• Pandas: 数据处理和清洗。
• Scikit-learn: 提供简单的机器学习算法。
• Matplotlib 和 Seaborn: 数据可视化。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• pip
• conda（推荐使用 Anaconda）

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

打开命令行窗口，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/facebookresearch/unibench.git
cd unibench

步骤 2: 创建虚拟环境

创建一个新的 conda 虚拟环境，并安装必要的依赖：

conda env create -f environment.yml

或者，如果您想更新现有的 conda 环境，可以使用以下命令：

conda env update --file environment.yml --prune

步骤 3: 激活虚拟环境

在创建或更新环境后，激活虚拟环境：

conda activate unibench

步骤 4: 安装项目

安装 Unibench 项目：

pip install unibench -U

或者，如果您想要从克隆的仓库安装最新的代码，可以使用以下命令：

pip install git+https://github.com/facebookresearch/unibench

步骤 5: 安装 Spacy 英语语言模型

Unibench 需要安装 Spacy 的英语语言模型，执行以下命令：

python -m spacy download en_core_web_sm

完成以上步骤后，Unibench 应该已经成功安装在你的系统上了。

现在，你可以通过运行以下命令来查看所有可用的模型和基准：

unibench list_models
unibench list_benchmarks

接下来，你可以按照项目的 README 文档中的说明进行使用和评估。

unibench Python Library to evaluate VLM models' robustness across diverse benchmarks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unibench