ViP-LLaVA 开源项目快速指南

ViP-LLaVA 开源项目快速指南

ViP-LLaVA [CVPR2024] ViP-LLaVA: Making Large Multimodal Models Understand Arbitrary Visual Prompts 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViP-LLaVA

1. 项目目录结构及介绍

ViP-LLaVA 是一项旨在使大型多模态模型能够理解任意视觉提示的研究成果，预计在 CVPR 2024 上发表。该项目基于 GitHub 平台托管，其基本目录结构布局如下：

ViP-LLaVA
├── README.md          # 项目简介、安装说明和快速入门指引
├── devcontainer       # 开发容器相关配置
├── dockerignore       # Docker 忽略文件列表
├── editorconfig       # 编辑器配置文件
├── gitattributes      # Git 属性设置
├── gitignore          # Git 忽略文件列表
├── LICENSE            # 许可证文件，采用 Apache-2.0 协议
├── pyproject.toml     # Python 项目配置
├── cog.yaml           # 可能用于服务部署或工具配置的文件
├── predict.py         # 预测脚本，用于模型推理
├── github/ISSUE_TEMPLATE # GitHub问题模板
├── scripts            # 脚本文件夹，包括各种自动化或辅助脚本
├── images             # 示例图像或其他媒体资源
├── llava              # 模型核心代码
│   ├── mm_utils.py    # 多模态处理相关的实用函数
│   └── ...             # 其他模型相关文件
├── playground         # 可能包含了示例数据或交互界面数据
│   └── data           # 实验或演示使用的数据集
└── evaluations        # 评估相关的代码或数据

# 还可能包含一些文档、模型仓库（Model Zoo）、数据集下载和训练脚本等

每个子目录和重要文件都承载了特定的功能，比如 llava 目录存放着模型的核心实现，scripts 包含自动化操作，而 README.md 则是项目的主要文档入口。

2. 项目的启动文件介绍

快速启动

项目没有明确标记单一的“启动文件”，但提供了命令行操作来运行模型服务和Web UI。主要通过Python脚本进行操作，具体流程如下：

• 模型评估与预测：通过 eval_model 函数在 llava/eval/run_llava.py 中可以直接对模型进行评估或获得预测结果。
• 本地Gradio Web UI：通过执行特定的Python命令来启动控制服务器 (python -m llava.serve.controller) 和Gradio界面 (python -m llava.serve.gradio_web_server)。这涉及到多个步骤，需依次运行以构建完整的服务环境。

核心命令示例

• 初始化服务：python -m llava.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000
• 启动Web UI：python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload
• 运行模型工作者：python -m llava.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path mucai/vip-llava-13b

3. 项目的配置文件介绍

ViP-LLaVA的配置分布于多个地方，不是集中在一个文件中。关键的配置往往是在调用模型时通过参数指定，例如在脚本或命令行中定义的args对象中。这些配置可能涉及模型路径(model_path)、模型名称、查询方式(query)、图像文件路径、以及其他运行参数如温度(temperature)、最大新生成令牌数(max_new_tokens)等。

更细致的配置调整可能涉及环境变量的设置（如conda环境创建），以及在特定的操作环节中直接提供的参数。对于培训或更复杂的应用场景，配置可能通过修改脚本内部或通过环境变量间接设定。值得注意的是，依赖管理通过pyproject.toml来规范化，这对于项目环境的搭建至关重要。

此外，虽然没有直接提到传统意义上的配置文件（如.ini, .yaml等），但在实际开发和运行过程中，研究人员或开发者可能会根据自己的需求创建或利用环境变量进行定制化配置。例如，量化位数(--load-4bit 或 --load-8bit)、设备选择(--device mps)等都是通过命令行参数形式体现的一种配置方式。

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