项目设计集合(人工智能方向):助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力(不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域):汇总有意义的项目设计集合,助力新人快速实战掌握技能,助力用户更好利用 CSDN 平台,自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力。
CogVLM 模型包括四个基本组件:视觉变换器(ViT)编码器、MLP适配器、预训练的大型语言模型(GPT)和一个视觉专家模块。更多细节请参见论文。
我们提供两种图形用户界面(GUI)进行模型推断,分别是网页演示和命令行界面(CLI)。如果您想在Python代码中使用它,很容易修改CLI脚本以适应您的情况。
首先,需要安装依赖项。
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download en_core_web_sm
我们还提供基于Gradio的本地网页演示。首先,通过运行 pip install gradio 安装Gradio。然后下载并进入此仓库,运行 web_demo.py。具体使用方式如下:
python web_demo.py --from_pretrained cogvlm-chat --version chat --english --bf16
python web_demo.py --from_pretrained cogvlm-grounding-generalist --version base --english --bf16
网页演示的 GUI 界面如下:
我们开源了不同下游任务的模型权重:
通过CLI演示,执行以下命令:
python cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-base-224 --version base --english --bf16 --no_prompt
python cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-base-490 --version base --english --bf16 --no_prompt
python cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-chat --version chat --english --bf16
python cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-grounding-generalist --version base --english --bf16
该程序会自动下载 sat 模型并在命令行中进行交互。您可以通过输入指令并按 Enter 生成回复。 输入 clear 可清除对话历史,输入 stop 可停止程序。
https://github.com/THUDM/CogVLM/tree/main
在 CogVLM 的指令微调阶段,使用了来自 MiniGPT-4 、 LLAVA 、 LRV-Instruction、 LLaVAR 和 Shikra 项目的一些英文图像-文本数据,
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