VILA 开源项目使用教程-优快云博客

VILA 开源项目使用教程

VILAVILA - a multi-image visual language model with training, inference and evaluation recipe, deployable from cloud to edge (Jetson Orin and laptops)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VILA

1. 项目的目录结构及介绍

VILA/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1/
│   ├── model2/
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── config/
│   ├── config1.yaml
│   ├── config2.yaml
│   └── ...
└── docs/
    ├── tutorial.md
    ├── api.md
    └── ...

README.md: 项目介绍和使用说明。
LICENSE: 项目许可证。
requirements.txt: 项目依赖包列表。
setup.py: 项目安装脚本。
data/: 存放数据集的目录。
models/: 存放模型的目录。
scripts/: 存放训练和评估脚本的目录。
config/: 存放配置文件的目录。
docs/: 存放文档的目录。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。使用方法如下：

python scripts/train.py --config config/config1.yaml

evaluate.py

evaluate.py 是用于评估模型的脚本。使用方法如下：

python scripts/evaluate.py --model models/model1 --data data/dataset1

3. 项目的配置文件介绍

config1.yaml

config1.yaml 是一个示例配置文件，包含训练和评估的参数设置。主要内容如下：

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

evaluate:
  batch_size: 64
  metrics: [accuracy, f1_score]

config2.yaml

config2.yaml 是另一个示例配置文件，包含不同的参数设置。主要内容如下：

train:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.01
  epochs: 50

evaluate:
  batch_size: 32
  metrics: [precision, recall]

以上是 VILA 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考