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标题:
CogVLM2多模态开源大模型摆设与利用
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作者:
海哥
时间:
2024-6-21 15:48
标题:
CogVLM2多模态开源大模型摆设与利用
CogVLM2多模态开源大模型摆设与利用
项目简介
CogVLM2
是由清华大学团队发布的新一代开源模型系列。
2024年5月24日,发布了Int4版本模型,只需16GB显存即可进行推理。
2024年5月20日,发布了基于llama3-8b的CogVLM2,性能与GPT-4V相当或更优。
模型特点
显著提拔关键指标,如TextVQA, DocVQA。
支持8K文本长度和1344*1344图像分辨率。
提供中英文双语模型版本。
模型详细信息
基座模型
:Meta-Llama-3-8B-Instruct
语言
:英文和中英文双语
模型巨细
:19B
任务
:图像理解,对话模型
文本长度
:8K
图片分辨率
:1344*1344
模型利用
最低设置要求
CogVlM2 Int4 型号需要 16G GPU 内存就可以运行,而且必须在具有 Nvidia GPU 的 Linux 上运行。
Model Name19B Series ModelRemarksBF16 / FP16 Inference42GBTested with 2K dialogue textInt4 Inference16GBTested with 2K dialogue textBF16 Lora Tuning (Freeze Vision Expert Part)57GBTraining text length is 2KBF16 Lora Tuning (With Vision Expert Part)> 80GBSingle GPU cannot tune
摆设步骤
模型下载
这里从 huggingface 上下载模型
如果利用AutoDL算力平台可以利用 source /etc/network_turbo 进行学术加速 , unset http_proxy && unset https_proxy 取消加速
# 创建文件夹
mkdir cogvlm2
# 按照huggingface_hub 工具下载模型
pip install -U huggingface_hub
# 下载模型到当前文件夹
huggingface-cli download THUDM/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B-int4 --local-dir .
# 也可以使用
git clone https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B-int4
复制代码
下载代码
git clone https://github.com/THUDM/CogVLM2
复制代码
安装依赖
cd basic_demo
pip install -r requirements.txt
如果安装出现依赖库辩论的错误,可以接纳下面requirements.txt
xformers>=0.0.26.post1
#torch>=2.3.0
#torchvision>=0.18.0
transformers>=4.40.2
huggingface-hub>=0.23.0
pillow>=10.3.0
chainlit>=1.0.506
pydantic>=2.7.1
timm>=0.9.16
openai>=1.30.1
loguru>=0.7.2
pydantic>=2.7.1
einops>=0.7.0
sse-starlette>=2.1.0
bitsandbytes>=0.43.1
复制代码
代码修改
vim web_demo.py
# 修改模型路径为本地路径
MODEL_PATH = '/root/autodl-tmp/cogvlm2/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B-int4'
复制代码
启动WebDemo
chainlit run web_demo.py
复制代码
访问
当地则访问 : http://localhost:8000
如果是AutoDL 利用ssh代理来访问 , 输入yes, 怎样粘贴密码即可
ssh -CNg -L 8000:127.0.0.1:8000 root@connect.cqa1.xxxx.com -p 46671
复制代码
页面
效果
成份表
火车票
这里键的含义不对, int4 估计会有性能丧失导致的
盖了章的报价表
OpenAI API
利用 OpenAI API格式的方式哀求和模型的对话。
python openai_api_demo.py
复制代码
错误办理
办理办法 :
利用下面requirements.txt重新安装依赖
xformers>=0.0.26.post1
#torch>=2.3.0
#torchvision>=0.18.0
transformers>=4.40.2
huggingface-hub>=0.23.0
pillow>=10.3.0
chainlit>=1.0.506
pydantic>=2.7.1
timm>=0.9.16
openai>=1.30.1
loguru>=0.7.2
pydantic>=2.7.1
einops>=0.7.0
sse-starlette>=2.1.0
bitsandbytes>=0.43.1
复制代码
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