Audio-Reasoner项目安装与配置指南

Audio-Reasoner项目安装与配置指南

Audio-Reasoner The first Large Audio Language Model that enables native in-depth thinking, which is trained on large-scale audio Chain-of-Thought data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Audio-Reasoner

1. 项目基础介绍

Audio-Reasoner是一个大型的音频语言模型，它能够实现原生深入思考，基于大规模的音频链式思维数据训练而成。该项目旨在为多模态理解和推理提供深度推理和推理缩放功能。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 音频理解与推理：Audio-Reasoner通过结构化的链式思维（CoT）训练，对音频进行深入理解和推理。
• 模型框架：使用Qwen2-Audio-Instruct模型作为基础，结合结构化CoT训练进行构建。
• 数据集：项目构建了CoTA数据集，包含120万高质量字幕和问答对，用于结构化推理和增强预训练。
• transformers库：使用transformers库的特定版本（transformers==4.48.0），以确保模型性能。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保您的计算机上安装了Python（建议版本3.10）。
• 安装conda（推荐），以便更好地管理Python环境和依赖项。

安装步骤

1. 克隆仓库

   在命令行中执行以下命令以克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/xzf-thu/Audio-Reasoner.git
   

2. 创建并激活conda环境

   在命令行中进入项目目录，并创建一个新的conda环境：

   cd Audio-Reasoner
   conda create -n Audio-Reasoner python=3.10
   conda activate Audio-Reasoner
   

3. 安装依赖项

   使用以下命令安装项目所需的Python包：

   pip install -r requirements.txt
   pip install transformers==4.48.0
   

4. 运行示例

   在项目目录中，运行以下命令以执行项目的示例脚本：

   python inference.py
   

   请确保替换脚本中的音频路径和问题提示，以匹配您的测试音频和问题。

完成以上步骤后，您应该能够成功安装并运行Audio-Reasoner项目。如果遇到任何问题，请查阅项目的README文件或联系项目维护者获取帮助。

Audio-Reasoner The first Large Audio Language Model that enables native in-depth thinking, which is trained on large-scale audio Chain-of-Thought data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Audio-Reasoner