MU-LLaMA 项目使用教程

MU-LLaMA 项目使用教程

MU-LLaMAMU-LLaMA: Music Understanding Large Language Model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MU-LLaMA

1. 项目的目录结构及介绍

MU-LLaMA 项目的目录结构如下：

MU-LLaMA/
├── assets/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── inference.py
├── model_evaluations/
├── music_qa/
└── ...

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 GPL-3.0 许可证。
• README.md: 项目的主文档，包含项目介绍、使用说明等。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• inference.py: 用于模型推理的脚本文件。
• model_evaluations/: 存放模型评估相关的文件。
• music_qa/: 与音乐问答功能相关的文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 inference.py，该文件用于模型的推理。以下是 inference.py 的详细介绍：

inference.py 文件介绍

usage: inference.py [-h] [--model MODEL] [--llama_type LLAMA_TYPE] [--llama_dir LLAMA_DIR] [--mert_path MERT_PATH] --audio_path AUDIO_PATH [--question QUESTION]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --model MODEL         Name of or path to the trained checkpoint
  --llama_type LLAMA_TYPE
                        Type of llama original weight
  --llama_dir LLAMA_DIR
                        Path to LLaMA pretrained checkpoint
  --mert_path MERT_PATH
                        Path to MERT pretrained checkpoint
  --audio_path AUDIO_PATH
                        Path to the input music file
  --question QUESTION   Question to ask the model

使用方法

python inference.py --model <model_path> --llama_type <llama_type> --llama_dir <llama_dir> --mert_path <mert_path> --audio_path <audio_path> --question <question>

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，该文件列出了项目运行所需的 Python 包。

requirements.txt 文件介绍

# 项目依赖的 Python 包列表
package1==version
package2==version
...

安装依赖

pip install -r requirements.txt

通过以上步骤，您可以了解 MU-LLaMA 项目的目录结构、启动文件和配置文件，从而更好地使用和部署该项目。

MU-LLaMAMU-LLaMA: Music Understanding Large Language Model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MU-LLaMA