# VTimeLLM
## 论文
`VTimeLLM: Empower LLM to Grasp Video Moments`
- https://arxiv.org/abs/2311.18445
## 模型结构
VTimeLLM有以下两个部分组成：1、一个视觉编码器和一个视觉适配器来处理输入视频；2、 一个特制的LLM过三阶段预训练来使模型同时具有grounding和chat能力

阶段一：图文对齐，通过图片-文本对训练将视觉特征与LLM在语义空间对齐；

阶段二：设计了密集Video Caption的单轮QA任务和包括片段描述&时序grounding的多轮的QA任务，使VTimeLLM具有时序感知的能力，可以定位视频的segmentation；

阶段三：创造了一个高质量的对话数据集来指令微调，来和人类意图对齐。
<div align=center>
    <img src="./doc/VTimeLLM.PNG"/>
</div>

## 算法原理
Visual Encoder：利用CLIP ViT-L/14模型对每一帧获取cls token的feature和每个patch的feature，其中采用cls token的特征v_cls作为图片的feature

Visual Adapter：一个线性层，对每一帧的v_cls做变换，映射到LLM空间，最后视频由N*d的特征Z表示（N为帧数，d为LLM的隐层维度），这里均匀采样100帧

Vicuna：即LLM，用<video>来代表视频内容，将视觉特征Z嵌入到text的embedding中间
<div align=center>
    <img src="./doc/VTimeLLM.PNG"/>
</div>

## 环境配置
### Docker（方法一）
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.2-py3.10
docker run -it --name=VTimeLLM --network=host --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --shm-size=16G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v /path/your_code_data:/path/VTimeLLM -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro <imageID> bash  # <imageID>为以上拉取的docker的镜像ID替换

cd VTimeLLM
# 安装依赖
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# 解决deepspeed的async_io报错
apt update
apt install gcc libaio-dev
```
### Dockerfile（方法二）
```
docker build --no-cache -t vtimellm:latest .
docker run -it --name=VTimeLLM --network=host --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --shm-size=16G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v /path/your_code_data:/path/VTimeLLM -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro vtimellm /bin/bash

cd VTimeLLM
# 安装依赖
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# 解决deepspeed的async_io报错
apt update
apt install gcc libaio-dev
```
### Anaconda（方法三）
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装: https://developer.hpccube.com/tool/
```
DTK软件栈：dtk24.04.2
python：python3.8
pytorch：2.1.0
torchvision：0.16.0
deepspeed：0.14.2
flash-attn：2.0.4
```
`Tips：以上dtk软件栈、python、pytorch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

2、其他非特殊库直接按照下面步骤进行安装
```
cd VTimeLLM
# 安装依赖
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# 解决deepspeed的async_io报错
apt update
apt install gcc libaio-dev
```
## 数据集
### 训练数据集
VTimeLLM可基于Vicuna v1.5训练英文版本、基于ChatGLM3-6b训练中文版本，训练某个版本时只下载对应的数据集（data不同）即可。
训练数据集包括三阶段的数据集data和预提取特征feat两部分，可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/vtimellm) 或官网链接进行下载。官网链接如下：

ps：本仓库准备了小数据集供训练测试，数据量约为完整数据集的。。。。。，可通过scnet进行下载。

1、下载data

（1）VTimeLLM-7B：
* [stage1.json](https://huggingface.co/datasets/liuhaotian/LLaVA-Pretrain/blob/main/blip_laion_cc_sbu_558k.json) 
* [stage2.json](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/6db5d02883124826aa6f/files/?p=%2Fdata%2Fstage2.json)
* [stage3.json](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/6db5d02883124826aa6f/files/?p=%2Fdata%2Fstage3.json)
（2）ChatGLM3-6b：
* [stage1/2/3.json](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/6db5d02883124826aa6f/files/?p=%2Fdata%2Fdata_Chinese.zip)
2、下载feat
* [feat_list](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/6db5d02883124826aa6f/?p=%2Ffeat&mode=list)
解压缩feat的代码如下：
```
cd VTimeLLM/feat
tar -xzvf stage1.tar.gz
cat stage2_part_* > stage2.tar.gz
tar -xzvf stage2.tar.gz
tar -xzvf stage3.tar.gz
```
以基于VTimeLLM-7B的VTimeLLM为例，数据集目录结构如下：
```
VTimeLLM:
 ── data
    │   ├── blip_laion_cc_sbu_558k.json
    │   ├── stage2.json
    │   └── stage3.json
 ── feat
    │   ├── 558k_clip_feat
    │   ├── intern_clip_feat
    │   └── stage3_clip_feat
```
### 推理数据集
推理测试所用数据已保存在VTimeLLM/images/demo.mp4

## 训练
VTimeLLM可基于Vicuna v1.5训练英文版本、基于ChatGLM3-6b训练中文版本，训练某个版本时只下载对应的模型即可。
训练需要分别下载clip、Vicuna v1.5(或ChatGLM3-6b)权重，并将它们放入 'checkpoints' 目录中，下载链接如下：

1、下载cilp模型
* [scnet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/vtimellm) 
* [官网链接](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/6db5d02883124826aa6f/?p=%2Fcheckpoints&mode=list)
2-1、下载Vicuna v1.5权重
* [scnet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/vicuna-7b-v1.5) 
* [官网链接](https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5/tree/main)
* 代码下载（huggingface）
```
cd VTimeLLM
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export HF_DATASETS_CACHE="./checkpoints/vicuna-7b-v1.5"
huggingface-cli download --resume-download lmsys/vicuna-7b-v1.5 --local-dir checkpoints/vicuna-7b-v1.5 --local-dir-use-symlinks False
```
2-2、下载ChatGLM3-6b权重
* [scnet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/chatglm3-6b) 
* [官网链接](https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5)
* 代码下载（huggingface）
```
cd VTimeLLM
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export HF_DATASETS_CACHE="./checkpoints/chatglm3-6b"
huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir checkpoints/chatglm3-6b
```
以基于VTimeLLM-7B的VTimeLLM为例，模型目录结构如下：
```
VTimeLLM:
 ── clip
    │   └── ViT-L-14.pt
 ── vicuna-7b-v1.5
    │   └── ...
```

以基于Vicuna v1.5的VTimeLLM为例，训练运行代码：
```
cd VTimeLLM
wandb off
sh scripts/stage1.sh
sh scripts/stage2.sh
sh scripts/stage3.sh
```
## 推理
VTimeLLM基于Vicuna v1.5训练了英文版本，存储为vtimellm-vicuna-v1-5-7b.tar.gz；基于ChatGLM3-6b训练了中文版本，存储为vtimellm-chatglm3-6b.tar.gz。推理某个版本时只下载对应的模型即可。
推理需要分别下载clip、Vicuna v1.5（或ChatGLM3-6b）、VTimeLLM权重，并将它们放入 'checkpoints' 目录中。clip、Vicuna v1.5（或ChatGLM3-6b）的下载参考训练阶段，VTimeLLM权重的下载链接如下：

* [scnet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/vtimellm) 
* [官网链接](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/6db5d02883124826aa6f/?p=%2Fcheckpoints&mode=list)
解压VTimeLLM权重的代码如下：
'''
cd VTimeLLM/checkpoints
tar -xzvf vtimellm-vicuna-v1-5-7b.tar.gz 
# 或
tar -xzvf vtimellm-chatglm3-6b.tar.gz
'''
以基于Vicuna v1.5的VTimeLLM为例，模型目录结构如下：
```
VTimeLLM:
 ── clip
    │   └── ViT-L-14.pt
 ── vtimellm-vicuna-v1-5-7b-stage1
    │   └── ...
 ── vtimellm-vicuna-v1-5-7b-stage2
    │   └── ...
 ── vtimellm-vicuna-v1-5-7b-stage3
    │   └── ...
 ── vicuna-7b-v1.5
    │   └── ...
```

以基于Vicuna v1.5的VTimeLLM为例，推理运行代码：
```
cd VTimeLLM
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python -m vtimellm.inference \
	--model_base "checkpoints/vicuna-7b-v1.5" \
	--pretrain_mm_mlp_adapter "checkpoints/vtimellm-vicuna-v1-5-7b-stage1/mm_projector.bin" \
	--stage2 "checkpoints/vtimellm-vicuna-v1-5-7b-stage2" \
	--stage3 "checkpoints/vtimellm-vicuna-v1-5-7b-stage3" \
	--video_path "images/demo.mp4"
```
推理VTimeLLM-ChatGLM版本，请参考VTimeLLM/docs/inference_for_glm.ipynb
## result
推理运行的默认推理结果为：
<div align=center>
    <video src="./doc/inference_result.PNG"/>
</div>

### 精度
以下为默认训练结果：
|                                  | 测试参数                                         | 软件栈     | final loss |
| -------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------- | ---------- |
| A800 * 2<br/>（80G，1410 Mhz）   | MODEL_VERSION=vicuna-v1-5-7b<br/>bf16=True<br/>tf32=True  | cuda11.8   |  stages1：2.415712<br/>stages2：1.046057<br/>stages3：1.283405  |
| k100ai * 2<br/>（64G，1500 Mhz） | MODEL_VERSION=vicuna-v1-5-7b<br/>bf16=True<br/>tf32=True  | dtk24.04.2 |  stages1：2.414052<br/>stages2：1.050350<br/>stages3：1.265567  |

## 应用场景
### 算法类别
`视频生成`
### 热点应用行业
`家具,电商,医疗,广媒,教育`
## 预训练权重
- http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/vtimellm (vtimellm、clip)
- http://113.200.138.88:18080/aimodels/vicuna-7b-v1.5.git (vicuna-7b-v1.5)
- http://113.200.138.88:18080/aimodels/chatglm3-6b (chatglm3-6b)
## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.sourcefind.cn/codes/suily/vtimellm_pytorch
## 参考资料
- https://github.com/huangb23/VTimeLLM
