ChartLlama代码库下载与安装教程
【免费下载链接】ChartLlama-code 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChartLlama-code
项目介绍
ChartLlama是一个多模态的大规模语言模型，专为图表理解和生成设计。该项目由腾讯和南洋理工大学的研究团队共同推出。它通过指令微调数据集的创建，训练后具备了根据给定图表重绘、按照指示编辑图表以及基于原始数据和指令绘制新图表的能力。该模型旨在提升在数据分析和可视化领域的自然语言处理应用。
项目下载位置
您可以通过以下命令克隆ChartLlama的代码仓库到本地：
git clone https://github.com/tingxueronghua/ChartLlama-code.git
这将整个项目下载至您的当前目录下的ChartLlama-code文件夹。
项目安装环境配置
必要环境
- Python 3.8 或更高版本
- PyTorch -transformers库 -pandas等数据分析相关库 -LLaVA-1.5框架（因为项目依赖于这个特定版本的LLaVA）
安装示例步骤：
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确保已安装Python。
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使用pip安装必要的Python包：
pip install torch transformers pandas -
安装LLaVA-1.5，由于具体命令未直接提供，假设从其官方途径获取并安装，可能需要参照LLaVA-1.5的文档进行操作。
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安装项目自身依赖（假设项目中有
requirements.txt文件，实际步骤应基于项目提供的指南）：pip install -r ChartLlama-code/requirements.txt
请注意，具体依赖可能会在项目的README.md或相关文档中列出，务必参考实际文档以确保所有必要组件被正确安装。
项目安装方式
在完成环境配置后，没有直接的“项目安装”步骤。主要是确保上述依赖项就位，并理解如何运行项目中的脚本。
项目处理脚本
项目的核心在于利用模型执行图表理解和生成任务。关键脚本通常位于特定的目录下，如model_vqa_lora.py用于推理过程。以执行一个示例任务为例：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m llava.eval.model_vqa_lora \
--model-path /path/to/your/LLaVA/checkpoint \
--question-file /path/to/questions.json \
--image-folder /path/to/images \
--answers-file /path/to/output.answers.jsonl \
--num-chunks $CHUNKS \
--chunk-idx $IDX \
--temperature 0 \
--conv-mode vicuna_v1
请替换路径为实际文件路径，并根据需求调整参数。记得，这些命令和路径需要根据项目最新的README.md进行相应调整。
以上是ChartLlama项目的基本下载与安装指导。务必访问项目GitHub页面的最新文档来获得详细信息和任何更新的安装指南。
【免费下载链接】ChartLlama-code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChartLlama-code
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
