Multimodal-Maestro 项目使用教程

Multimodal-Maestro 项目使用教程

multimodal-maestro Effective prompting for Large Multimodal Models like GPT-4 Vision, LLaVA or CogVLM. 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multimodal-maestro

1. 项目的目录结构及介绍

Multimodal-Maestro 项目的目录结构如下：

multimodal-maestro/
├── cookbooks/
├── docs/
├── maestro/
├── test/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── CHANGELOG.md
├── CITATION.cff
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── mkdocs.yaml
├── mypy.ini
├── pyproject.toml
└── tox.ini

目录结构介绍

• cookbooks/: 包含项目的示例代码和教程。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• maestro/: 项目的主要代码库，包含模型训练和配置的核心代码。
• test/: 包含项目的测试代码。
• .gitattributes: Git 属性配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
• CHANGELOG.md: 项目变更日志。
• CITATION.cff: 项目引用格式文件。
• CONTRIBUTING.md: 项目贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• mkdocs.yaml: MkDocs 配置文件。
• mypy.ini: Mypy 静态类型检查配置文件。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件。
• tox.ini: Tox 配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

Multimodal-Maestro 项目的启动文件主要位于 maestro/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• maestro/trainer/models/florence_2.py: 包含 Florence-2 模型的训练代码。
• maestro/trainer/common.py: 包含常用的训练辅助函数和类。

启动文件介绍

• florence_2.py: 该文件包含了 Florence-2 模型的训练逻辑。通过调用该文件中的 train 函数，可以启动 Florence-2 模型的训练过程。
• common.py: 该文件包含了训练过程中常用的辅助函数和类，如 MeanAveragePrecisionMetric 等。

3. 项目的配置文件介绍

Multimodal-Maestro 项目的配置文件主要包括以下几个：

• pyproject.toml: Python 项目的配置文件，定义了项目的依赖和构建配置。
• mkdocs.yaml: MkDocs 文档生成工具的配置文件，定义了文档的结构和样式。
• tox.ini: Tox 自动化测试工具的配置文件，定义了测试环境和测试命令。

配置文件介绍

• pyproject.toml: 该文件定义了项目的依赖包、构建工具和其他配置项。通过该文件，可以管理项目的依赖关系和构建过程。
• mkdocs.yaml: 该文件定义了项目文档的生成配置，包括文档的结构、主题和其他样式设置。通过该文件，可以生成项目的文档网站。
• tox.ini: 该文件定义了项目的测试环境配置，包括测试依赖、测试命令和其他测试相关设置。通过该文件，可以自动化项目的测试过程。

以上是 Multimodal-Maestro 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

multimodal-maestro Effective prompting for Large Multimodal Models like GPT-4 Vision, LLaVA or CogVLM. 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multimodal-maestro