llava-7B模型下载

时间: 2024-12-30 07:29:53 浏览: 274
### 如何下载 LLaVA-7B 模型文件 为了获取 LLaVA-7B 模型，可以访问该项目的官方存储库并按照说明进行操作。具体方法如下： #### 访问项目仓库 前往 LLaVA 的 GitCode 页面，该页面提供了模型的相关资源和文档[^1]。 ```bash # 使用浏览器打开以下链接访问GitCode上的LLaVA项目主页 https://gitcode.com/mirrors/liuhaotian/llava-v1.5-7b ``` #### 下载模型权重 通常情况下，在项目的发布页面或README.md文件中会有关于如何下载预训练模型的具体指导。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安装指南[^2]。 需要注意的是，由于 vicuna 默认 session_len 长度较短可能导致某些情况下的响应为空的问题已经得到了分析，并且有对应的解决办法被提出[^3]。不过这不影响初始模型文件本身的下载流程。
相关问题

Prepare LLaVA-1.1-7B/13B checkpoint: please follow the LLaVA instruction to prepare LLaVA-1.1-7B/13B weights.

<think>好的，用户想获取关于如何准备LLaVA-1.1-7B和13B模型权重的官方指导。我需要先回忆一下LLaVA项目的相关信息。根据用户提供的引用[^1]，官方文档提到了Model Zoo，里面应该包含所有公开的LLaVA检查点和使用权重的说明。首先，用户需要访问Model Zoo页面，找到对应的模型版本。 接下来，步骤可能包括克隆官方仓库，安装依赖项。用户需要确保环境配置正确，比如Python版本、PyTorch版本以及相关的库如transformers和accelerate。然后，下载预训练的视觉模型和语言模型，可能使用提供的脚本或直接下载链接。 用户可能需要合并视觉和语言模型的权重，这通常需要运行特定的脚本，比如官方提供的转换脚本。例如，使用`python -m llava.model.apply_delta`命令来合并基础语言模型和LLaVA的增量权重。这里要确保路径正确，避免文件找不到的错误。 此外，用户可能会遇到依赖项版本不兼容的问题，需要按照官方指定的版本安装。例如，使用特定版本的torch和transformers库。可能还需要注意CUDA版本是否匹配，以确保GPU加速正常。 最后，验证模型是否加载成功，可以通过运行示例代码或官方提供的测试脚本来检查。如果用户遇到问题，可能需要查阅项目的GitHub Issues或社区讨论，寻找常见问题的解决方案。 用户的需求可能不仅限于准备权重，还可能涉及如何微调模型或使用模型进行推理。因此，生成的相关问题可以包括如何微调LLaVA模型，或者在不同硬件上部署的注意事项，以及如何处理多模态输入等。确保回答准确引用官方文档，并引导用户正确操作，避免常见的配置错误。</think>关于LLaVA-1.1-7B/13B模型权重的准备，请按照以下步骤操作： ### 1. 环境准备 - 克隆官方仓库并安装依赖： ```bash git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git cd LLaVA pip install -e . ``` 注意需使用Python ≥3.8，PyTorch ≥2.0和transformers ≥4.31.0 ### 2. 权重下载 - **基础语言模型**： - 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： ```bash python -m llava.model.apply_delta \ --base [path/to/vicuna_weights] \ --target [output_directory] \ --delta liuhaotian/llava-v1.1-7b-delta-v0 # 13B则替换为llava-v1.1-13b-delta-v0 ``` ### 4. 验证加载 ```python from llava.model import LlavaLlamaForCausalLM model = LlavaLlamaForCausalLM.from_pretrained("[output_directory]") ```

llava-v1.5-7b

### 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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# 模型加载（首次运行会自动下载约13GB模型文件） model_path = "liuhaotian/llava-v1.5-7b" tokenizer, model, image_processor, context_len = load_pretrained_model( model_path=model_path, model_base=None,...
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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

1. **核心功能**：使用LLaVA模型提取图像问答任务的中间层激活 2. **关键组件**： - get_model_activtion()：获取模型激活值 - setup_seeds()：设置随机种子 - main()：主流程控制 ### 二、Jupyter适配...

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

看起来这段代码涉及深度学习模型，特别是LLaVA（Large Language and Vision Assistant）的7B版本。代码里用了PyTorch，因为导入了torch模块，还有argparse、os、cv2等库。另外，代码中使用了pickle来保存结果，可能...

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- 7B模型下载地址： bash wget https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-7b/tree/main - 13B模型下载地址： bash wget https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-13b - 若...

(llava) dongchenxi@GPU02:~/shiyan/llava/LLaVA-main$ nvidia-smi Fri May 23 14:48:14 2025 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 565.57.01 Driver Version: 565.57.01 CUDA Version: 12.7 | |-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 Tesla V100S-PCIE-32GB Off | 00000000:01:00.0 Off | 0 | | N/A 30C P0 25W / 250W | 9MiB / 32768MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 1 Tesla V100S-PCIE-32GB Off | 00000000:61:00.0 Off | 0 | | N/A 31C P0 23W / 250W | 9MiB / 32768MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 2477 G /usr/lib/xorg/Xorg 4MiB | | 1 N/A N/A 2477 G /usr/lib/xorg/Xorg 4MiB | +-----------------------------------------------------------------------------------------+

"llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf", quantization_config=bnb_config, device_map={"": 0}, trust_remote_code=True ) 以上代码片段展示了如何应用 4-bit 量化技术加载预训练模型实例[^1]。 #### 3. ...

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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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数字温度计供电

<think>好的，我现在需要帮助用户了解数字温度计的供电方式或电源适配设计方案。首先，用户提到的参考引用中有提到使用5V电源，比如计算机的USB接口。所以这可能是一个常见的供电方式。 我需要先回顾用户提供的引用内容。引用[1]中提到使用AT89C51单片机和DS18B20温度传感器，并且提到电源电压在5～5.5V之间，可以使用计算机USB口的5V电源[^2]。这说明USB供电是一个可行的方案，而且设计时需要考虑电压的稳定性。 接下来，供电设计需要考虑几个方面：电源类型、电压稳定性、功耗优化和备用电源。用户可能想知道不同的供电方式，比如电池供电、USB供电或者外部适配器，以及它们各自的优缺
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Java EE 5.03 SDK官方帮助文档

根据给定的文件信息，我们可以推断出相关的知识点主要与Java EE SDK（Java Platform, Enterprise Edition Software Development Kit）版本5.03相关，特别是其帮助文档和Java文档（Javadocs）部分。 首先，Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）是Java技术的官方企业计算版。Java EE提供了一个平台，用于开发和运行大型、多层、可伸缩、可靠和安全的网络应用程序。Java EE 5.03版本是Java EE的早期版本之一，它在Java SE（Standard Edition）的基础上添加了企业级服务。 ### 标题知识点：java_ee_sdk-5_03帮助文档 1. **Java EE SDK的构成和作用** - Java EE SDK是包含了一整套用于Java EE开发的工具、API和运行时环境的软件包。 - SDK中包括了编译器、调试器、部署工具等，使得开发者能够创建符合Java EE标准的应用程序。 2. **5.03版本的特性** - 了解Java EE 5.03版本中新增的功能和改进，例如注解的广泛使用、简化开发模式等。 - 掌握该版本中支持的企业级技术，比如Servlet、JavaServer Pages (JSP)、Java Persistence API (JPA)、Enterprise JavaBeans (EJB)等。 3. **帮助文档的作用** - 帮助文档是开发者学习和参考的资源，通常会详细说明如何安装SDK、如何配置开发环境以及各个组件的使用方法。 - 文档中可能还会包含示例代码、API参考和最佳实践，对新手和资深开发者都具有重要价值。 ### 描述知识点：java_ee_sdk-5_03-javadocs 1. **Javadocs的含义** - Javadoc是一个文档生成器，它能够从Java源代码中提取注释，并基于这些注释生成一套HTML格式的API文档。 - Javadocs为Java EE SDK中的每个类、接口、方法和字段提供详细的说明，方便开发者理解每个组件的用途和用法。 2. **使用Javadocs的重要性** - 对于Java EE开发者来说，阅读和理解Javadocs是必须的技能之一。 - Javadocs能够帮助开发者避免在编程时错误地使用API，同时也能更加高效地利用Java EE提供的各项服务。 3. **如何阅读和利用Javadocs** - 学习如何使用Javadocs标签来标记源代码，例如`@author`、`@param`、`@return`、`@throws`等，从而生成结构化和标准化的文档。 - 理解Javadocs生成的HTML文档结构，特别是类和接口的概览页，方法的详细页等，并学会如何通过这些页面快速找到所需信息。 ### 标签知识点：java_ee_sdk 1. **Java EE SDK的版本标识** - 标签中的“java_ee_sdk”表明了文档是与Java EE SDK相关的内容。 - 通常这种标签会用于区分不同版本的SDK文档，便于开发者快速定位到对应的版本信息。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点：docs 1. **文档目录结构** - 从“docs”可以推断出这是SDK中存放帮助文档和Javadocs的目录。 - 目录结构可能包括了不同版本的文档、各种语言版本的文档、不同API模块的文档等。 2. **如何使用文档目录** - 掌握如何根据目录结构快速找到特定的API或组件的Javadoc。 - 学习如何浏览目录以获取完整的开发文档，包括安装指南、编程指南、示例代码和FAQ等。 3. **文件的管理与组织** - 理解文档文件是如何被压缩和打包的，例如是否使用ZIP格式进行压缩。 - 学习如何解压缩文档文件，以便在本地开发环境中使用。 综上所述，Java EE SDK-5.03的文档资料对Java EE开发者来说是不可或缺的参考资料，其中包含了丰富的API信息和开发指导，能够帮助开发者掌握Java EE的应用开发和管理。开发者应充分利用这些文档资源来提高开发效率和代码质量，确保开发的Java EE应用程序能够稳定地运行在企业环境中。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软
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instantngp复现

<think>好的，我现在需要处理用户关于如何复现Instant-NGP项目的请求。首先，用户提供了几个引用链接，我需要仔细查看这些引用的内容，确保回答准确。 根据引用[1]，用户提到复现Instant-NGP的过程，并提到了可能的优化和与其他项目如npg-pl、nerfStudio的比较。引用[2]和[3]具体提到了在Windows环境下复现的步骤，特别是修改colmap2nerf.py路径和使用RTX 3000/4000显卡的注意事项。引用[4]则指向了官方的GitHub仓库，可能需要参考官方文档。 接下来，我需要整理复现的主要步骤。首先，环境配置是关键，尤其是CUDA和PyTorch