Unified-IO 项目使用教程

Unified-IO 项目使用教程

unified-io-inference 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unified-io-inference

1. 项目目录结构及介绍

unified-io-inference/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.ipynb
├── demo_script.py
├── requirements.txt
└── uio/
    ├── __init__.py
    ├── model.py
    ├── runner.py
    └── utils.py

目录结构说明

• .gitignore: 用于指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• demo.ipynb: Jupyter Notebook文件，包含项目的演示和示例代码。
• demo_script.py: 演示脚本文件，包含项目的示例代码。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• uio/: 项目的主要代码目录，包含模型运行和任务处理的代码。
  • init.py: Python包初始化文件。
  • model.py: 包含模型的核心代码。
  • runner.py: 包含模型运行器类，用于执行各种任务。
  • utils.py: 包含一些工具函数，用于预处理和后处理任务。

2. 项目启动文件介绍

demo_script.py

demo_script.py 是项目的启动文件之一，用于演示如何使用 Unified-IO 模型执行各种任务。以下是该文件的主要内容和功能：

from uio import runner
from PIL import Image
import numpy as np

# 初始化模型运行器
model = runner.ModelRunner("small", "small.bin")

# 加载测试图像
with Image.open("dbg_img.png") as img:
    image = np.array(img.convert('RGB'))

# 执行VQA任务
output = model.vqa(image, "What color is the sofa?")
print(output["text"])  # 输出: green

功能说明

• 模型初始化: 使用 runner.ModelRunner 类初始化模型，指定模型类型和权重文件。
• 图像加载: 使用 PIL 库加载测试图像，并转换为 NumPy 数组。
• 任务执行: 调用 model.vqa 方法执行视觉问答任务，并输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 库及其版本。以下是该文件的内容示例：

jax
numpy
pillow
transformers

配置说明

• jax: 用于高性能数值计算的库，支持 GPU 加速。
• numpy: 用于科学计算的库，提供多维数组对象。
• pillow: 用于图像处理的库，支持图像的加载和处理。
• transformers: 用于自然语言处理的库，提供预训练模型和工具。

安装依赖

使用以下命令安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

其他配置

项目中没有显式的配置文件，但可以通过环境变量或命令行参数进行配置。例如，可以通过设置 JAX_LOG_COMPILES=1 环境变量来查看函数编译情况。

export JAX_LOG_COMPILES=1

通过以上步骤，您可以顺利启动和配置 Unified-IO 项目，并开始执行各种多模态任务。

unified-io-inference 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unified-io-inference