《Mantis项目安装与配置指南》

《Mantis项目安装与配置指南》

Mantis Official code for Paper "Mantis: Multi-Image Instruction Tuning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mantis/Mantis

1. 项目基础介绍

Mantis是一个基于多图像指令微调的开源项目，旨在提升大型多模态模型在处理多图像视觉语言任务方面的能力。该项目是基于LLaMA-3架构的，并使用文本和图像交错输入进行训练。Mantis在多个多图像基准测试中取得了最先进的性能，同时保持了与CogVLM和Emu2相当的单图像性能。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• LLaMA-3架构：一种先进的多模态模型架构。
• 多模态投影器：用于预训练阶段，将文本和图像信息映射到共同的潜在空间。
• 指令微调：通过特定的数据集对模型进行微调，以提升其执行特定任务的能力。
• Hugging Face：用于模型训练和部署的框架。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保你的系统安装了Python（版本3.10）。
• 安装conda（一个包管理器和环境管理器）。
• 准备一个合适的GPU环境，因为训练模型需要大量计算资源。

安装步骤

步骤1：创建和激活conda环境

首先，打开你的命令行工具，然后执行以下命令来创建和激活一个新的conda环境：

conda create -n mantis python=3.10
conda activate mantis

步骤2：安装依赖

在激活了conda环境之后，安装项目所需的依赖：

pip install -e .

如果你需要安装flash-attention，可以使用以下命令：

pip install flash-attn --no-build-isolation

步骤3：下载数据集

项目提供了一个脚本来自动下载数据集：

python data/download_mantis_instruct.py --max_workers 8

这个脚本会下载并解压Mantis-Instruct数据集，这可能需要大约一个小时的时间。

步骤4：运行示例代码

在examples目录中，你可以找到一些示例脚本，用于运行推理和训练。例如，运行以下命令来执行推理：

cd examples
python run_mantis.py

根据你的需要，可以选择不同的脚本进行训练。以下是一个训练的示例命令：

cd mantis/train
bash scripts/train_example_chat.sh

请确保设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定你想要使用的GPU。

以上就是Mantis项目的详细安装和配置指南。请按照上述步骤操作，如果遇到任何问题，请查阅项目的官方文档或者向社区寻求帮助。

Mantis Official code for Paper "Mantis: Multi-Image Instruction Tuning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mantis/Mantis