README.md

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

# 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?


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



```bash
python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --input-len 32 --output-len 128 --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

其中 `--num-prompts`是batch数，`--input-len`是输入seqlen，`--output-len`是输出token长度，`--model`为模型路径，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。若指定 `--output-len  1`即为首字延迟。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。

2、使用数据集
下载数据集：

```bash
wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
```

```bash
python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat --dataset ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

其中 `--num-prompts`是batch数，`--model`为模型路径，`--dataset`为使用的数据集，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。

### api服务推理性能测试

1、启动服务端：

```bash
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server  --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat  --dtype float16 --enforce-eager -tp 1 
```

2、启动客户端：

```bash
python benchmarks/benchmark_serving.py --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat --dataset ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json  --num-prompts 1 --trust-remote-code
```

参数同使用数据集，离线批量推理性能测试，具体参考[benchmarks/benchmark_serving.py](benchmarks/benchmark_serving.py)

### OpenAI兼容服务

启动服务：

```bash
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code
```

这里 `--model`为加载模型路径，`--dtype`为数据类型：float16，默认情况使用tokenizer中的预定义聊天模板，`--chat-template`可以添加新模板覆盖默认模板,`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理,`-q awqq`为使用awq量化模型进行推理。

列出模型型号：

```bash
curl http://localhost:8000/v1/models
```

### OpenAI Completions API和vllm结合使用

```bash
curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "Qwen/Qwen1.5-7B",
        "prompt": "What is deep learning?",
        "max_tokens": 7,
        "temperature": 0
    }'
```

或者使用[examples/openai_completion_client.py](examples/openai_completion_client.py)

### OpenAI Chat API和vllm结合使用

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "Qwen/Qwen1.5-7B-Chat",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "What is deep learning?"},
            {"role": "user", "content": "What is deep learning?"}
        ]
    }'
```

或者使用[examples/openai_chatcompletion_client.py](examples/openai_chatcompletion_client.py)

## result

使用的加速卡:1张 DCU-K100_AI-64G

```
Prompt: 'What is deep learning?', Generated text: ' Deep learning is a subset of machine learning that involves the use of neural networks to model and solve complex problems. Neural networks are a network of interconnected nodes or " neurons" that are designed to recognize patterns in data, learn from examples, and make predictions or decisions.\nThe term "deep" in deep learning refers to the use of multiple layers or hidden layers in these neural networks. Each layer processes the input data in a different way, extracting increasingly abstract features as the data passes through.'
```

### 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)