UI-R1 项目最佳实践教程

UI-R1 项目最佳实践教程

UI-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ui/UI-R1

项目介绍

UI-R1 是一个基于强化学习的框架，用于提升多模态大语言模型（MLLMs）在图形用户界面（GUI）动作预测任务中的推理能力。通过结合基于规则的强化学习和多模态大语言模型，UI-R1 实现了高效的 GUI 动作预测，并且在多个基准测试中取得了显著的效果提升。

项目快速启动

环境准备

1. 安装 Python 3.10：

   conda create -n ui-r1 python=3.10
   conda activate ui-r1
   

2. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/lll6gg/UI-R1.git
   cd UI-R1
   

3. 安装依赖并设置环境：

   bash setup.sh
   

数据准备

准备训练或推理数据，数据结构如下：

• images/：存放图片文件，例如 image1.png, image2.png
• test.json：存放图片信息和指令，例如：

  [
    {
      "img_filename": "image1.png",
      "bbox": [825, 72, 1673, 149],
      "instruction": "search bar"
    },
    {
      "img_filename": "image2.png",
      "bbox": [123, 732, 334, 812],
      "instruction": "check weather"
    }
  ]
  

  其中 bbox 表示图片中目标区域的坐标。

模型推理

1. 进入推理目录：

   cd evaluation/
   

2. 运行推理脚本：

   bash test.sh
   

   请确保在脚本中正确填写 MODEL_PATH, IMG_PATH, TEST_JSON 等参数。

模型训练

1. 进入脚本目录：

   cd src/script/
   

2. 运行训练脚本：

   bash train.sh
   

   或者，使用高效训练脚本：

   bash train_e.sh
   

应用案例和最佳实践

UI-R1 适用于需要 GUI 动作预测的场景，例如自动化测试、智能助手等。在应用过程中，最佳实践包括：

1. 使用充足的训练数据，确保模型能够学习到丰富的 GUI 界面信息和指令。
2. 调整模型参数和训练策略，以适应不同的应用场景和需求。
3. 结合实际场景，对推理结果进行后处理，提高动作预测的准确性和实用性。

典型生态项目

UI-R1 项目借鉴了以下开源项目的资源和技术：

• R1-V
• Open-R1
• Open-r1-multimodal
• VLM-R1

在应用 UI-R1 的过程中，可以参考这些项目的文档和技术实现，以便更好地理解和应用相关技术。

UI-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ui/UI-R1