LocalAI图像识别功能：LLaVA模型本地部署教程

LocalAI图像识别功能：LLaVA模型本地部署教程

【免费下载链接】LocalAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/loc/LocalAI

什么是LLaVA模型

LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是一种多模态模型，能够理解图像内容并通过自然语言回答相关问题。与传统的纯文本大语言模型不同，LLaVA可以分析图片中的视觉信息，实现"看图说话"的能力。通过LocalAI部署后，您可以在完全离线的环境中使用这一功能，保护数据隐私。

部署准备工作

硬件要求

• 内存：至少8GB（推荐16GB以上）
• 硬盘空间：至少10GB可用空间（用于存储模型文件）
• 处理器：支持AVX指令集的现代CPU（有GPU可显著提升性能）

软件环境

• Docker和Docker Compose
• Git

部署步骤

1. 克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/loc/LocalAI
cd LocalAI

2. 配置LLaVA模型

LocalAI提供了LLaVA模型的配置文件，位于gallery/llava.yaml。该配置文件定义了模型的后端设置、上下文大小和模板格式：

name: "llava"
config_file: |
  backend: llama-cpp
  context_size: 4096
  f16: true
  mmap: true
  roles:
    user: "USER:"
    assistant: "ASSISTANT:"
    system: "SYSTEM:"
  template:
    chat: |
      A chat between a curious human and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions.
      {{.Input}}
      ASSISTANT:

3. 修改Docker Compose配置

编辑项目根目录下的docker-compose.yaml文件，确保卷挂载和端口映射正确：

version: '3.6'
services:
  api:
    image: quay.io/go-skynet/local-ai:master-ffmpeg-core
    ports:
      - 8080:8080
    environment:
      - MODELS_PATH=/models
    volumes:
      - ./models:/models:cached
      - ./images/:/tmp/generated/images/
    command:
      - llava

4. 启动服务

docker-compose up -d

服务启动后，LocalAI会自动下载并配置LLaVA模型。首次启动可能需要较长时间，取决于网络速度。

使用图像识别功能

通过Web界面使用

您可以使用LocalAI的Chatbot UI来上传图片并进行提问。按照以下步骤操作：

1. 进入Chatbot UI示例目录：

cd examples/chatbot-ui

2. 启动Chatbot UI：

docker-compose up -d

3. 打开浏览器访问 http://localhost:3000

4. 在聊天界面上传图片并输入问题，例如："这张图片里有什么？"

通过API调用

您也可以直接通过API调用LLaVA模型的图像识别功能：

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llava",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is in this image?",
        "images": ["base64-encoded-image"]
      }
    ]
  }'

常见问题解决

模型下载缓慢

如果模型下载速度较慢，可以手动下载LLaVA模型文件并放置到models/目录下。

内存不足

如果遇到内存不足的问题，可以尝试在gallery/llava.yaml中减小context_size参数的值。

API调用失败

确保LocalAI服务正常运行，可以通过访问 http://localhost:8080/readyz 检查服务状态。

总结

通过本教程，您已经成功部署了LLaVA模型并使用了LocalAI的图像识别功能。这一功能可以在完全离线的环境中运行，保护您的数据隐私。您可以将其集成到各种应用中，如智能助手、内容分析工具等。

更多高级配置选项和使用示例，请参考项目的官方文档和示例代码。

【免费下载链接】LocalAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/loc/LocalAI