LLaVA-CoT 项目使用教程

LLaVA-CoT 项目使用教程

LLaVA-CoT LLaVA-CoT, a visual language model capable of spontaneous, systematic reasoning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaVA-CoT

1. 项目的目录结构及介绍

LLaVA-CoT 项目的主要目录结构如下：

LLaVA-CoT/
├── dataset_generation/   # 数据集生成相关代码
├── figures/             # 存储图像文件
├── inference_demo/      # 推断演示相关代码
├── train/               # 训练相关代码
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── cog.yaml             # 配置文件
├── predict.py           # 预测脚本
└── ...

• dataset_generation/：包含生成数据集的代码。
• figures/：存放项目相关的图像文件。
• inference_demo/：包含用于演示模型推断功能的代码。
• train/：存放训练模型相关的代码。
• LICENSE：项目的许可协议文件，本项目采用 Apache-2.0 许可。
• README.md：项目的说明文件，介绍项目的相关信息和使用方法。
• cog.yaml：项目配置文件，用于配置项目相关的参数。
• predict.py：模型预测脚本，用于执行模型的预测操作。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行 predict.py 脚本来进行模型预测。以下是 predict.py 的基本结构：

# 引入必要的库
import ...

# 定义预测类或函数
class ModelPredictor:
    def __init__(self):
        # 初始化模型等
        ...

    def predict(self, input_data):
        # 执行预测操作
        ...

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    predictor = ModelPredictor()
    input_data = ...  # 输入数据
    result = predictor.predict(input_data)
    print(result)

用户需要根据具体需求，在主函数中提供输入数据，并调用预测类或函数来执行预测。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 cog.yaml，该文件用于定义和配置项目中的参数。以下是 cog.yaml 的一个示例：

# cog.yaml
parameters:
  - name: model_path
    type: str
    default: ./models/llava_cot_model.pth
  - name: dataset_path
    type: str
    default: ./datasets/llava_cot_dataset
  - name: batch_size
    type: int
    default: 32
  ...

在这个配置文件中，定义了模型路径、数据集路径、批大小等参数。这些参数可以在代码中通过配置文件解析库（如 configparser 或 pyyaml）读取，并用于控制模型训练和预测过程中的行为。

以上是 LLaVA-CoT 项目的目录结构介绍、启动文件介绍以及配置文件介绍。用户可以根据这些信息来使用和操作项目。

LLaVA-CoT LLaVA-CoT, a visual language model capable of spontaneous, systematic reasoning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaVA-CoT