llava-v1.5-7b

时间: 2025-06-28 16:19:37 浏览: 30
### 关于 LLaVA-v1.5-7B 的详细介绍 #### 模型概述 LLaVA-v1.5-7b 是一个多模态大型语言模型，其设计旨在融合视觉和文本信息以提供更丰富的交互体验。该模型基于 Transformer 架构并进行了特定优化来支持多模态任务[^4]。 #### 组件构成 此版本的 LLaVA 主要由三个核心部分组成： - **视觉编码器**：采用 CLIP ViT-L/14 编码器，能有效捕捉图片的关键特性，并将其转化为可供后续处理使用的特征向量。 - **语言模型**：继承自 LLAMA 或 Vicuna 基础之上进一步训练而成的语言预测模块，擅长解析自然语言以及生成描述性的文字说明。 - **投影矩阵**：作为连接上述两者的纽带，它负责把来自不同域的数据统一映射至相同的表示空间内以便联合分析。 #### 安装指南 为了便于开发者们迅速掌握如何部署这套先进的工具集，在官方文档中有详尽的操作指导与配置建议被记录下来了[^1]。按照指示完成必要的环境搭建之后即可轻松启动服务端口准备接收请求。 #### 参数调节技巧 当涉及到具体的业务场景时，则可以根据实际情况灵活调整各项超参设定从而达到最佳性能表现；比如针对某些特殊类型的查询可能就需要适当放宽或收紧一些约束条件等。 ```python from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor processor = AutoProcessor.from_pretrained("liuhaotian/llava-v1.5-7b") model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("liuhaotian/llava-v1.5-7b") image_url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" text_prompt = "<image> A cute cat." inputs = processor(image=image_url, text=text_prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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- LLaVA-1.1-7B：下载Vicuna-7B-v1.5权重 - LLaVA-1.1-13B：下载Vicuna-13B-v1.5权重 - **视觉模型**： 使用官方提供的CLIP ViT-L/14-336px视觉编码器 ### 3. 权重合并 使用官方提供的delta权重进行融合： ...

我决定使用LLaVA-1.5，给我详细的调用方案

model_path = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" tokenizer, model, image_processor, context_len = load_pretrained_model( model_path=model_path, model_base=None, model_name=get_model_name_from_path(model_...

llava-7B模型下载

对于 LLaVA v1.5 7B 版本而言，应该可以在上述提到的网页上找到相应的下载链接或者通过命令行工具如 wget 或者 curl 来拉取模型数据。 如果遇到版本更新至v1.6的情况，则建议查看最新的博客文章来获得更详细的...

import os # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" import argparse import time import cv2 import json import numpy as np from tqdm import tqdm from model import build_model from dataset import build_dataset from utils.func import split_list, get_chunk from utils.prompt import Prompter import random, pickle, torch import torch.backends.cudnn as cudnn def get_model_activtion(args, data, model, answer_file): all_results = [] for ins in tqdm(data): img_path = ins['img_path'] img_id = img_path.split("/")[-1] prompt = ins['question'] answer = ins['answer'] label = ins["label"] hidden_states, mlp_residual, attn_residual, attn_heads, vit_attn_heads = model.get_activations(img_path, prompt, answer) # outputs = model._basic_forward(img_path, prompt, answer, return_dict=True) out = { "image": img_id, "img_path": img_path, "model_name": args.model_name, "question": prompt, "answer": answer, "label": label, "attn_residual": attn_residual[:, -1].cpu(), "hidden_states": hidden_states[:, -1].cpu(), "mlp_residual": mlp_residual[:, -1].cpu(), "attn_heads": attn_heads[:, -1].cpu(), "vit_attn_heads": vit_attn_heads.mean(1).cpu(), "hidden_states_mean": hidden_states.mean(1).cpu(), # "scenario": ins['scenario'] } all_results.append(out) with open(answer_file, 'wb') as file: pickle.dump(all_results, file) def setup_seeds(seed=42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) cudnn.benchmark = False cudnn.deterministic = True def main(args): setup_seeds() model = build_model(args) prompter = Prompter(args.prompt, args.theme) pos_data, neg_data = build_dataset(args.dataset, args.split, prompter) data = pos_data + neg_data if not os.path.exists(f"./output/{args.model_name}/"): os.makedirs(f"./output/{args.model_name}/") saved_file = f"./output/{args.model_name}/{args.model_status}_{args.dataset}_{args.split}_{args.answer_split}_{args.prompt}_activations.pkl" results = get_model_activtion(args, data, model, saved_file) print(f'Saved activations to {saved_file}.') if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(prog='Run a model') parser.add_argument("--model_name", default="LLaVA-7B") parser.add_argument("--model_path", default="./llava-v1.5-7b") parser.add_argument("--num_samples", type=int, default=None) parser.add_argument("--sampling", choices=['first', 'random', 'class'], default='first') parser.add_argument("--split", default="test") # SD_TYPO parser.add_argument("--dataset", default="mmsafety") parser.add_argument("--prompt", default='oe') parser.add_argument("--theme", default='mad') parser.add_argument("--activation_file", type=str, default="./output/test.pkl") parser.add_argument("--answer_file", type=str, default="./output/test.jsonl") parser.add_argument("--answer_split", default="all") parser.add_argument("--model_status", default="raw") parser.add_argument("--num_chunks", type=int, default=1) parser.add_argument("--chunk_idx", type=int, default=0) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.0) parser.add_argument("--top_p", type=float, default=None) parser.add_argument("--num_beams", type=int, default=1) parser.add_argument("--token_id", type=int, default=0) parser.add_argument("--load-8bit", action="store_true") parser.add_argument("--load-4bit", action="store_true") # parser.add_argument("--max-length", type=int, default=64) main(parser.parse_args()) 我想在juptyer notebook内运行这段代码

args.model_path = "/absolute/path/to/llava-v1.5-7b" 2. **内存管理**： python # 如果显存不足，可以启用4bit量化 args.load_4bit = True 3. **进度可视化**： python # 在Notebook中...

import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” import argparse import time import cv2 import json import numpy as np from tqdm import tqdm from model import build_model from dataset import build_dataset from utils.func import split_list, get_chunk from utils.prompt import Prompter import random, pickle, torch import torch.backends.cudnn as cudnn def get_model_activtion(args, data, model, answer_file): all_results = [] for ins in tqdm(data): img_path = ins['img_path'] img_id = img_path.split("/")[-1] prompt = ins['question'] answer = ins['answer'] label = ins["label"] hidden_states, mlp_residual, attn_residual, attn_heads, vit_attn_heads = model.get_activations(img_path, prompt, answer) # outputs = model._basic_forward(img_path, prompt, answer, return_dict=True) out = { "image": img_id, "img_path": img_path, "model_name": args.model_name, "question": prompt, "answer": answer, "label": label, "attn_residual": attn_residual[:, -1].cpu(), "hidden_states": hidden_states[:, -1].cpu(), "mlp_residual": mlp_residual[:, -1].cpu(), "attn_heads": attn_heads[:, -1].cpu(), "vit_attn_heads": vit_attn_heads.mean(1).cpu(), "hidden_states_mean": hidden_states.mean(1).cpu(), # "scenario": ins['scenario'] } all_results.append(out) with open(answer_file, 'wb') as file: pickle.dump(all_results, file) def setup_seeds(seed=42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) cudnn.benchmark = False cudnn.deterministic = True def main(args): setup_seeds() model = build_model(args) prompter = Prompter(args.prompt, args.theme) pos_data, neg_data = build_dataset(args.dataset, args.split, prompter) data = pos_data + neg_data if not os.path.exists(f"./output/{args.model_name}/"): os.makedirs(f"./output/{args.model_name}/") saved_file = f"./output/{args.model_name}/{args.model_status}_{args.dataset}_{args.split}_{args.answer_split}_{args.prompt}_activations.pkl" results = get_model_activtion(args, data, model, saved_file) print(f'Saved activations to {saved_file}.') if name == “main”: parser = argparse.ArgumentParser(prog=‘Run a model’) parser.add_argument(“–model_name”, default=“LLaVA-7B”) parser.add_argument(“–model_path”, default=“./llava-v1.5-7b”) parser.add_argument(“–num_samples”, type=int, default=None) parser.add_argument(“–sampling”, choices=[‘first’, ‘random’, ‘class’], default=‘first’) parser.add_argument(“–split”, default=“test”) # SD_TYPO parser.add_argument(“–dataset”, default=“mmsafety”) parser.add_argument(“–prompt”, default=‘oe’) parser.add_argument(“–theme”, default=‘mad’) parser.add_argument(“–activation_file”, type=str, default=“./output/test.pkl”) parser.add_argument("--answer_file", type=str, default="./output/test.jsonl") parser.add_argument("--answer_split", default="all") parser.add_argument("--model_status", default="raw") parser.add_argument("--num_chunks", type=int, default=1) parser.add_argument("--chunk_idx", type=int, default=0) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.0) parser.add_argument("--top_p", type=float, default=None) parser.add_argument("--num_beams", type=int, default=1) parser.add_argument("--token_id", type=int, default=0) parser.add_argument("--load-8bit", action="store_true") parser.add_argument("--load-4bit", action="store_true") # parser.add_argument("--max-length", type=int, default=64) main(parser.parse_args()) 我已经安装好vscode,想要运行这段代码，需要配置什么环境，请详细讲解

- 将模型放在./llava-v1.5-7b/目录下 2. **MMSafety数据集**： - 需自行准备或从原作者处获取 - 确保数据集路径与代码中build_dataset参数匹配 ### 四、代码适配修改 1. **引号修正**：将代码中中文引号...

llava-med部署

python -m vllm.entrypoints.api_server --model llava-hf/llava-med-v1.5-7b - **输入处理** 医疗图像需预裁剪至 224x224 分辨率，文本指令需包含医学上下文，例如： python inputs = processor(...

本地部署llava-34B模型

python -m llava.serve.cli --model-path {模型权重llava-v1.5-7b的路径} --image-file "https://llava-vl.github.io/static/images/view.jpg" --load-4bit 请注意，尽管此方法有助于节省硬件成本，但它也可能...

我的目标是选用一个VLM，给他输入一些有文字信息的图片让他生成文本描述，并将之前的图片与生成的描述作为历史信息，给他一张全新的图片对他提问，我该选用什么VLM，具体如何调用。这是我的目标，你记住。我使用的是windows系统，在命令行完成了venv虚拟环境的创建，决定调用的模型是LLaVA-1.5，接下来我需要安装那些包，给我完整代码。

model_path = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" # 7B基础版 # 可选其他版本： # "liuhaotian/llava-v1.5-13b" # 13B大模型（需要24G+显存） 2. **显存优化**： python load_4bit=True # 启用4位量化（降低...

我是一个网络安全博士，我想在Ubuntu服务器上部署llava 7b版本，并且输出第31层的特征，请给我详细步骤

model_path = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 加载模型 model = LlavaLlamaForCausalLM.from_pretrained( model_path, torch_dtype=torch.float16, low...

LLAVA测试

- **LLaVA 主体模型**：如 llava-v1.5-7b 权重文件。 - **CLIP 图像编码器**：如 clip-vit-large-patch14-336 权重文件。 可以通过如下命令自动拉取权重（前提是网络连接正常）： bash python download_model.py...

llava部署

model = AutoModel.from_pretrained("liuhaotian/llava-v1.5-7b") 2. **手动下载**（需注意模型版本兼容性） #### 四、服务部署配置 1. **启动控制器**： bash python -m llava.serve.controller --host...

llava.constants llava.conversation llava.model.builder llava.utils llava.mm_utils路径缺失

DEFAULT_MODEL_PATH = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" IMAGE_TOKEN_INDEX = "<image>" CONTEXT_LENGTH = 2048 --- ##### b. **llava.conversation** 此模块负责管理对话历史记录和上下文信息。其核心功能是对...

如何用llava

model_path = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" tokenizer, model, image_processor, context_len = load_pretrained_model( model_path=model_path, model_base=None, model_name=get_model_name_from_path(model_...

llava生成attentionmap

model_path = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" model = LlavaLlamaForCausalLM.from_pretrained( model_path, torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True ).to("cuda") # 2. 注册注意力钩子 attention_maps...

llava med模型部署

在代码示例中，替换模型路径的部分要用占位符，比如/path/to/llava-v1.5-7b，让用户知道需要修改为自己的实际路径。 最后，生成相关问题时要围绕部署过程中可能遇到的问题、优化方法、硬件需求和应用场景来提问，...

llava启动控制器

python3 -m llava.serve.model_worker --host 192.###.###.### --controller http://192.###.###.###:20000 --port 40000 --worker http://192.###.###.###:40000 --model-path /root/qxy/LLaVA/llava-v1.5-7b --...

LLava模型使用方式

- 7B模型路径：llava-v1.5-7b - 13B模型路径：llava-v1.5-13b 需确保模型文件与目录名称对应[^1]。 --- #### **2. 运行CLI推理** 通过命令行调用LLaVA模型进行图片理解： python python -m llava.serve...

在服务器部署llava时报错ImportError: cannot import name 'LlavaLlamaForCausalLM' from 'llava.model' (/workspace/LLaVA/llava/model/__init__.py)该如何处理

- 模型名称需对应 llava-v1.5-7b 或 llava-v1.5-13b 等官方标识 - 模型配置文件（如 config.json）中应有 "architectures": ["LlavaLlamaForCausalLM"] #### **5. 清理缓存** Python缓存可能导致旧代码残留...
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ktorrent 2.2.4版本Linux客户端发布

标题：“ktorrent”指的是一个流行的BitTorrent客户端软件，通常运行在类Unix操作系统上，特别是在Linux系统中。BitTorrent是一种点对点（P2P）文件共享协议，它允许用户之间共享文件，并且使用一种高效的“分片”下载技术，这意味着用户可以从许多其他用户那里同时下载文件的不同部分，从而加快下载速度并减少对单一源服务器的压力。 描述：提供的描述部分仅包含了重复的文件名“ktorrent-2.2.4.tar.gz”，这实际上表明了该信息是关于特定版本的ktorrent软件包，即版本2.2.4。它以.tar.gz格式提供，这是一种常见的压缩包格式，通常用于Unix-like系统中。在Linux环境下，tar是一个用于打包文件的工具，而.gz后缀表示文件已经被gzip压缩。用户需要先解压缩.tar.gz文件，然后才能安装软件。 标签：“ktorrent，linux”指的是该软件包是专为Linux操作系统设计的。标签还提示用户ktorrent可以在Linux环境下运行。 压缩包子文件的文件名称列表：这里提供了一个文件名“ktorrent-2.2.4”，该文件可能是从互联网上下载的，用于安装ktorrent版本2.2.4。 关于ktorrent软件的详细知识点： 1. 客户端功能：ktorrent提供了BitTorrent协议的完整实现，用户可以通过该客户端来下载和上传文件。它支持创建和管理种子文件（.torrent），并可以从其他用户那里下载大型文件。 2. 兼容性：ktorrent设计上与KDE桌面环境高度兼容，因为它是用C++和Qt框架编写的，但它也能在非KDE的其他Linux桌面环境中运行。 3. 功能特点：ktorrent提供了多样的配置选项，比如设置上传下载速度限制、选择存储下载文件的目录、设置连接数限制、自动下载种子包内的多个文件等。 4. 用户界面：ktorrent拥有一个直观的图形用户界面（GUI），使得用户可以轻松地管理下载任务，包括启动、停止、暂停以及查看各种统计数据，如下载速度、上传速度、完成百分比等。 5. 插件系统：ktorrent支持插件系统，因此用户可以扩展其功能，比如添加RSS订阅支持、自动下载和种子管理等。 6. 多平台支持：虽然ktorrent是为Linux系统设计的，但有一些类似功能的软件可以在不同的操作系统上运行，比如Windows和macOS。 7. 社区支持：ktorrent拥有活跃的社区，经常更新和改进软件。社区提供的支持包括论坛、文档以及bug跟踪。 安装和配置ktorrent的步骤大致如下： - 首先，用户需要下载相应的.tar.gz压缩包文件。 - 然后，使用终端命令解压该文件。通常使用命令“tar xzvf ktorrent-2.2.4.tar.gz”。 - 解压后，用户进入解压得到的目录并可能需要运行“qmake”来生成Makefile文件。 - 接着，使用“make”命令进行编译。 - 最后，通过“make install”命令安装软件。某些情况下可能需要管理员权限。 在编译过程中，用户可以根据自己的需求配置编译选项，比如选择安装路径、包含特定功能等。在Linux系统中，安装和配置过程可能会因发行版而异，有些发行版可能通过其包管理器直接提供对ktorrent的安装支持。
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