记一次Video-LLaMa部署过程

依旧是很久之前就star的一个项目，一直躺在GitHub的列表中，苦于显存不足的缘故原由，今日终于借着别人的显卡运行起来，故记录一下。
先说配置GPU4090-2张，一张24G就够用，假如不够，可以走人了废话不多说，项目简介：

1. 作者: Hang Zhang, Xin Li, Lidong Bing
2. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2306.02858
3. 项目地址: https://github.com/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA

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摘要
本文为视频LLaMA提供了一个多模式框架，使大型语言模子（LLMs）能够理解视频中的视觉和听觉内容。Video-LLaMA从冻结的预先训练的视觉和音频编码器以及冻结的LLMs中引导跨模态训练。与以前的作品补充LLMs仅处理视觉或音频信号差别，Video-LLaMA通过办理两个挑战来实现视频理解：（1）捕捉视觉场景中的时间变化，（2）整合视听信号。为了应对第一个挑战，提出了一种视频Q-former，将预先训练的图像编码器组装到的视频编码器中，并引入视频到文本天生任务来学习视频语言对应关系。对于第二个挑战，利用ImageBind（一种对齐多个模态的通用嵌入模子）作为预训练的音频编码器，并在ImageBind之上引入音频Q-former，以学习LLM模块的合理听觉查询嵌入。为了使视觉和音频编码器的输出与LLM’s的嵌入空间对齐，起首在大量视频/图像字幕对上训练Video-LLaMA，然后用适量但更高质量的视觉指令数据集调解我们的模子。发现，Video-LLaMA显示了感知和理解视频内容的本领，并基于视频中呈现的视觉和听觉信息产生有意义的反应。

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开始
\1. 起首这里是官方提供的在线demo：https://huggingface.co/spaces/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA(我没有直接从huggingface克隆代码，我的环境不支持这样做

)
\2. 直接从github克隆代码下来

1. git clone https://github.com/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA.git

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\3. 接着我从huggingface上的官方demo中copy三部分内容，将这三个文件下载下来放到项目目录中，这里是前期我为了保证可运行做的

\4. 直接cd到项目中，运行代码，查看确实什么包，逐一安装，假如嫌贫苦，可直接requirement.txt 安装所有

1. cd path/Video-LLaMA
2. pip install -i requirement.txt
3. python app.py

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\5. 假如包都安装完成后这里就会提示缺少模子文件了，很多个模子文件，下面是之前下载的配置文件中的部分(video_llama_eval.yaml)

① blip2_pretrained_flant5xxl.pth从步骤3中ckpt中下载，内里另一个模子finetune-vicuna7b-v2.pth原来对应着此处的 ckpt: xxx，但是下载下来使用，回答都是各种乱码，显然是模子版本不对的问题。
② llama-2-7b-chat-hf 和 VL_LLaMA_2_7B_Finetuned.pth 从DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA-2-7B-Finetuned · Hugging Face 下载（这里有四个版本可以下载）

③ VIT这个模子可以不消管，会在线下载的
\6. 到此别以为万事大吉了，还必要修改代码中的一些配置

1. vim video_llama/models/video_llama.py
2. 搜索 bert-base-uncased，需要从HuggingFace上下载这部分模型，
3. 并将路径替换成本地：/home/xxx/bert-base-uncased
4. 搜索 imagebind_ckpt_path 将路径替换成本地ckpt的路径：imagebind_ckpt_path = './ckpt',

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\7. 一些别的错误

• pip install --upgrade gradio==3.37.0
  

• 替换当地examples中的文件名即可
  

\8. 运行: python app.py，假如不出别的意外，且显存够的话应该出现以下日志，访问后显示，那么恭喜你乐成99%，欣赏器访问：127.0.0.1:3535 试着点击默认视频，看看运行是否正常，这样才100%乐成，至于还有什么问题可以自行搜索和私信我

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如何学习大模子

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