LLaVA-CoT 项目使用教程

LLaVA-CoT 项目使用教程

LLaVA-CoT LLaVA-CoT, a visual language model capable of spontaneous, systematic reasoning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaVA-CoT

1. 项目介绍

LLaVA-CoT（Let Vision Language Models Reason Step-by-Step）是一个由北京大学和兔展AIGC联合实验室共同发起的开源项目。该项目旨在构建一个开源慢思考大模型，能够进行自发、系统的推理。LLaVA-CoT 模型在六个具有挑战性的多模态基准测试中，性能优于其他模型。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 LLaVA-CoT 项目的步骤：

首先，确保你已经安装了 Python 环境和必要的依赖库。然后，你可以通过以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/PKU-YuanGroup/LLaVA-CoT.git
cd LLaVA-CoT

接下来，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

安装完成后，你可以使用以下命令运行训练脚本：

python train.py

如果你已经有了预训练的权重，你可以直接进行推理：

python predict.py

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

LLaVA-CoT 模型可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 视觉推理：例如，根据图像内容回答问题。
• 科学计算：例如，分析物理实验数据，推导计算结果。

最佳实践

• 在使用模型之前，确保数据集已经被正确处理和准备。
• 利用模型提供的逐步推理功能，可以更好地理解和解释模型的决策过程。

4. 典型生态项目

LLaVA-CoT 作为开源项目，其生态系统中包括了以下典型项目：

• 数据集生成工具：用于创建和预处理项目所需的数据集。
• Gradio 应用：提供了一个可视化的界面，用于交互式地展示模型的功能。

以上是 LLaVA-CoT 项目的简要使用教程。希望这能帮助你快速上手这个强大的开源项目。

LLaVA-CoT LLaVA-CoT, a visual language model capable of spontaneous, systematic reasoning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaVA-CoT