UnifiedReward 项目使用教程

UnifiedReward 项目使用教程

UnifiedReward Official implementation of Unified Reward Model for Multimodal Understanding and Generation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UnifiedReward

1. 项目的目录结构及介绍

UnifiedReward 项目是一个用于多模态理解和生成评估的统一奖励模型。以下是项目的目录结构及其说明：

UnifiedReward/
├── dataset/                 # 存储数据集
├── docs/                    # 项目文档
├── inference/               # 推断代码目录，包含图像和视频生成的评分和排名代码
├── llava/                   # LLaVA 相关模块
├── modules/                 # 项目模块代码
├── playground/              # 代码实验和示例
├── preference_data_construction/ # 构建偏好数据的脚本
├── scripts/                 # 执行脚本
├── trl/                     # Transformer 和 LLaVA 相关代码
├── train.sh                 # 训练脚本
├── pyproject.toml           # 项目配置文件
└── README.md                # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 train.sh 脚本进行的。该脚本负责启动模型的训练过程。例如：

bash train.sh

在实际使用中，可能需要根据具体情况调整脚本中的参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是 pyproject.toml，它包含项目的元数据和依赖关系。以下是一个示例：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]

[tool.setuptools]
name = "UnifiedReward"
version = "0.1.0"
description = "Unified Reward Model for Multimodal Understanding and Generation"
long_description = "..."
author = "Yibin Wang, Yuhang Zang, Hao Li, Cheng Jin, Jiaqi Wang"
author_email = "..."
classifiers = [
    "Programming Language :: Python :: 3",
    # 其他分类信息
]
install_requires = [
    "torch",
    "torchvision",
    "transformers",
    # 其他依赖
]

这个配置文件定义了项目的名称、版本、描述、作者等信息，以及项目依赖的Python库。

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以上就是 UnifiedReward 项目的使用教程。在使用之前，请确保已经安装了所有必要的依赖项，并按照 README.md 文件中的说明进行操作。

UnifiedReward Official implementation of Unified Reward Model for Multimodal Understanding and Generation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UnifiedReward