mini-llava

### 关于 Mini-LLaVA 模型 Mini-LLaVA 是一种轻量化版本的多模态大模型，基于 LLaVA 架构设计并优化。它的核心特点是通过降低参数规模和计算复杂度，在保持较高性能的同时支持更广泛的设备部署环境[^3]。具体而言： #### 特点概述 1. **高效性**: Mini-LLaVA 利用了较小的基础语言模型 (Phi-3-mini-3.8B)，从而减少了内存占用和推理时间。 2. **灵活性**: 它继承了 LLaVA 的视觉指令调优能力，并针对资源受限场景进行了适配。 3. **应用场景**: 可用于移动端应用开发、边缘计算以及实时交互任务。 --- ### 使用教程 以下是关于如何安装、配置及运行 Mini-LLaVA 的指导说明: #### 依赖项准备 确保已安装 Python >= 3.9 并设置好虚拟环境后, 执行如下命令完成必要的库文件加载: ```bash pip install transformers torch accelerate safetensors gradio ``` #### 数据处理流程 对于输入数据需遵循特定格式要求以便顺利传递给模型解析器。通常情况下涉及图片裁剪调整大小至固定尺寸(如224x224像素), 同时转换成张量形式喂入网络前端部分进行初步特征提取操作[^1]. #### 推理脚本样例 下面提供一段简单的Python代码片段展示如何加载预训练权重并对单幅图像执行预测功能: ```python from PIL import Image import requests from transformers import AutoProcessor, VisionEncoderDecoderModel def load_model(): processor = AutoProcessor.from_pretrained("model_path/processor") model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("model_path/model") return processor, model def predict(image_url): response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert('RGB') processor, model = load_model() inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) result = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result if __name__ == "__main__": url = "https://example.com/sample_image.jpg" output_text = predict(url) print(output_text) ``` 注意替换 `model_path` 路径为你本地实际解压后的目录位置. --- ### 下载地址 官方并未公开直接链接供下载整个项目包体; 不过可以通过访问GitHub仓库页面获取更多信息或者提交请求获得授权许可: - GitHub Repository: https://github.com/yourusername/mini_llava/releases/latest 另外也可以尝试联系作者团队索取最新版二进制文件压缩包以加速启动过程[^2]. ---