SEED-X开源项目安装与配置指南

SEED-X开源项目安装与配置指南

SEED-X Multimodal Models in Real World 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEED-X

1. 项目基础介绍

SEED-X是一个统一的多模态基础模型，经过不同的指令微调后，可以作为现实世界中各种多模态AI助手。它能够通过统一的多粒度理解和生成来响应各种用户需求。

主要编程语言: Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch: 用于深度学习的框架。
• CUDA: NVIDIA的并行计算平台和编程模型。
• DeepSpeed: 微软的开源库，用于优化和加速大规模深度学习训练。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python: 版本3.8或更高（推荐使用Anaconda）。
• PyTorch: 版本2.0.1或更高。
• NVIDIA GPU + CUDA: 用于加速训练和推理。

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库: 在命令行中执行以下命令以克隆SEED-X的GitHub仓库：

   git clone https://github.com/AILab-CVC/SEED-X.git
   cd SEED-X
   

2. 安装依赖: 使用pip安装项目所需的依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载模型权重: 根据项目说明，需要下载预训练的De-Tokenizer、SEED-X基础模型、SEED-X-I指令微调模型和SEED-X-Edit编辑模型，并将它们保存在项目目录下的./pretrained文件夹中。

   以下是模型权重的下载路径（注意：这里不提供实际下载链接，仅作示例）：

   • SEED-X De-Tokenizer权重
   • SEED-X预训练基础模型权重
   • SEED-X-I指令微调模型权重
   • SEED-X-Edit编辑模型权重

4. 提取Qwen-VL-Chat的视觉编码器权重: 使用以下脚本提取Qwen-VL-Chat中视觉编码器的权重：

   python3 src/tools/reload_qwen_vit.py
   

完成以上步骤后，SEED-X项目就已经准备好进行推理或进一步的开发工作了。

SEED-X Multimodal Models in Real World 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEED-X