MiniGPT-4-local 项目使用教程

MiniGPT-4-local 项目使用教程

MiniGPT-4-local 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiniGPT-4-local

1. 项目目录结构及介绍

MiniGPT-4-local/
├── dataset/
├── eval_configs/
├── examples/
├── figs/
├── minigpt4/
├── prompts/
├── train_configs/
├── LICENSE.md
├── LICENSE_Lavis.md
├── MiniGPT_4.pdf
├── PrepareVicuna.md
├── README.md
├── demo.py
├── demo_local.py
├── environment.yml
└── train.py

目录结构介绍

• dataset/: 存放数据集的目录。
• eval_configs/: 存放评估配置文件的目录。
• examples/: 存放示例文件的目录。
• figs/: 存放图片文件的目录。
• minigpt4/: MiniGPT-4 的核心代码目录。
• prompts/: 存放提示文件的目录。
• train_configs/: 存放训练配置文件的目录。
• LICENSE.md: 项目的许可证文件。
• LICENSE_Lavis.md: 项目的许可证文件。
• MiniGPT_4.pdf: MiniGPT-4 的相关文档。
• PrepareVicuna.md: 准备 Vicuna 模型的文档。
• README.md: 项目的说明文档。
• demo.py: 项目的演示脚本。
• demo_local.py: 本地运行的演示脚本。
• environment.yml: 项目的依赖环境配置文件。
• train.py: 项目的训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

demo_local.py

demo_local.py 是 MiniGPT-4-local 项目的主要启动文件。通过该文件，用户可以在本地运行 MiniGPT-4，并直接输入图片路径进行处理。

使用方法

python demo_local.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml

demo.py

demo.py 是项目的演示脚本，通常用于在线环境。

3. 项目的配置文件介绍

eval_configs/minigpt4_eval.yaml

该配置文件用于评估 MiniGPT-4 的性能。用户可以通过修改该文件中的参数来调整评估的设置。

environment.yml

environment.yml 文件用于配置项目的依赖环境。用户可以通过该文件创建一个 Conda 环境，以确保项目所需的依赖项正确安装。

使用方法

conda env create -f environment.yml

train_configs/

该目录下存放了训练 MiniGPT-4 所需的配置文件。用户可以根据需要修改这些配置文件来调整训练过程。

总结

通过本教程，您已经了解了 MiniGPT-4-local 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息。希望这些内容能帮助您更好地使用和配置该项目。

MiniGPT-4-local 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiniGPT-4-local