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 * @Author: zhuww
 * @email: zhuww@sugon.com
 * @Date: 2024-05-24 14:15:07
 * @LastEditTime: 2024-09-30 08:30:01
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# llava

## 论文

Visual Instruction Tuning

[2304.08485 (arxiv.org)](https://arxiv.org/pdf/2304.08485)

## 模型结构

LLaVA（大型语言和视觉助手）是一个开源的大型多模态模型，结合了视觉和语言能力。它通过将视觉编码器与语言模型 Vicuna 结合，实现了先进的视觉和语言理解，在多模态任务中表现优异，并在多个基准测试中（如 Science QA）设立了新的标准。LLaVA 以成本效益高的训练和高效扩展性著称，最近的更新着重提升了多模态推理能力，尤其是对高分辨率图像的理解。

LLaVA 的最新进展包括支持动态高分辨率处理，以及多语言的零样本能力，如中文，展现了在非英语数据上未经特定微调的情况下也能保持出色的表现 

<div align=center>
    <img src="./doc/llava_network.png"/>
</div>

## 算法原理

LLaVA（Large Language and Vision Assistant）的算法原理主要包括以下几个方面：

* **视觉指令调优** ：通过使用GPT-4生成的多模态语言-图像指令数据，对模型进行调优，以提高其在新任务上的零样本能力。
* **大规模多模态模型** ：将CLIP的视觉编码器与Vicuna的语言解码器连接，形成一个端到端训练的多模态模型，用于通用的视觉和语言理解。
* **数据生成** ：利用GPT-4生成多模态指令跟随数据，包括对图像内容的详细描述和复杂推理问题。
* **评估基准** ：构建了两个评估基准，包含多样且具有挑战性的应用任务，以测试模型的多模态对话能力。

## 环境配置

### Docker（方法一）

提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/image/dcu/custom)拉取推理的docker镜像：

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.2-py3.10
# <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker run -it --name llava_vllm --privileged --shm-size=64G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash

```

`Tips：若在K100/Z100L上使用，使用定制镜像docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubuntu20.04-py310-zk-v1,K100/Z100L不支持awq量化`

### Dockerfile（方法二）

```
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker build -t llava:latest .
docker run -it --name llava_vllm --privileged --shm-size=64G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> llava:latest /bin/bash

```

### Anaconda（方法三）

```
conda create -n llava_vllm python=3.10
```

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。

* DTK驱动：dtk24.04.2
* Pytorch: 2.1.0
* triton:2.1.0
* lmslim: 0.1.0
* xformers: 0.0.25
* flash_attn: 2.0.4
* vllm: 0.5.0
* python: python3.10

`Tips：需先安装相关依赖，最后安装vllm包`

## 数据集

无

## 推理

### 模型下载

| 基座模型                                                         |                                                                     |                                                                                 |
| ---------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- |
| [llava-v1.5-7b](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llava-v1.5-7b) | [llava-v1.6-34b-hf](https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-34b-hf) | [llava-v1.6-vicuna-7b-hf](https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-vicuna-7b-hf) |

### 模型推理

```bash
python examples/llava_example.py
```

为了确保源码能够正常运行，还需要进行以下调整：

* **去除了AWS CLI 下载逻辑** ：
* **移除对 `subprocess` 和 `os` 模块的部分依赖**

### result

使用的加速卡:单卡K100_AI  模型：[llava-v1.5-7b](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llava-v1.5-7b)

输入：

    images:


<div align="center">
    <img src="./doc/images.png" width="300" height="200"/>
</div>

    text:     	                       What is the content of this image?

输出：

    output:               The image features a close-up view of a stop sign on a city street

精度

无

## 应用场景

### 算法类别

对话问答

### 热点应用行业

金融,科研,教育

## 源码仓库及问题反馈

* [https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen1.5_vllm](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen1.5_vllm)

## 参考资料

* [https://github.com/vllm-project/vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)
