** Prompt Highlighter 使用指南**

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Prompt-Highlighter Prompt Highlighter: Interactive Control for Multi-Modal LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Highlighter

一、项目目录结构及介绍

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├── assets                   # 测试数据和示例文件夹
│   └── test_data           # 包含用于测试模型功能的问题描述文件
├── base_models              # 预训练模型存放区，如LLaMA, Vicuna, InstructBLIP等基础模型
│   └── ...                  # 各类预训练模型及其配置文件
├── examples                 # 示例脚本，展示如何使用Prompt Highlighter
│   └── llava_test.py        # 针对LLaVA的测试案例
├── highlighter_modules      # 高亮处理的核心模块代码
├── requirements.txt         # 项目依赖库列表
├── README.md                # 项目说明文档
├── .gitignore               # Git忽略文件配置
├── LICENSE                  # 许可证文件
└── base_models               # 引入或存放基于LLaMA的模型代码（注：实际结构中已提及，但按逻辑重复列出）
    ├── ...                  # 相关模型配置和环境设置

• assets: 存储各种测试用的数据和样例，帮助开发者和用户了解如何构造输入。
• base_models: 提供预训练的大规模语言模型和视觉-语言模型的基础路径，用户需在此处添加或指向相应的模型文件。
• examples: 包含具体的使用案例，如通过Python脚本实现特定任务，便于快速上手。
• highlighter_modules: 核心代码模块，实现Prompt Highlighter的关键交互控制功能。
• requirements.txt: 列出运行项目所需的所有第三方库。

二、项目启动文件介绍

启动Prompt Highlighter的流程不直接涉及单个“启动文件”，而是通过一系列命令行操作与配置来完成。核心在于调用位于examples目录下的脚本，例如llava_test.py，通过修改该脚本中的参数或在命令行传递参数来启动。基本步骤包括环境搭建、下载预训练模型以及调用相应的测试或应用脚本。

示例启动命令：

假设要启动一个针对LLaVA模型的测试，可能会执行类似以下命令：

conda create -n highlighter python=3.10 -y
conda activate highlighter
pip install -r requirements.txt

cd base_models
git clone 项目仓库URL # 具体模型的克隆命令
cd 回到Prompt-Highlighter根目录
python examples/llava_test.py --txt "你的输入文本" --hl "需要高亮的部分"

三、项目的配置文件介绍

配置主要分布在几个关键位置：

• base_models下的配置文件：如blip2_instruct_vicuna13b.yaml，这些配置定义了模型的路径、可能的超参数和其他运行时设置。
• 可能存在的环境配置文件：虽然直接的“配置文件”提法不太具体，但从广义上讲，requirements.txt也属于一种配置，它定义了软件运行所需的环境。

对于特定功能的详细配置，比如Prompt Highlighter的工作方式，这些通常通过脚本内的参数定义或环境变量进行指定，而不是传统意义上的配置文件。用户需依据README.md中的指示或在脚本中查找相关变量来进行定制化配置。

请注意，操作前确保阅读项目的README.md以获取最新和详细的指引，因为实际操作可能涉及更多细节，包括但不限于API密钥、模型下载地址的更新等。

Prompt-Highlighter Prompt Highlighter: Interactive Control for Multi-Modal LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Highlighter