手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)的趨勢,中國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部招標(biāo)網(wǎng)站,手機(jī)網(wǎng)站仿站教程,網(wǎng)站建設(shè)公司介紹MiniCPM-Llama3-V 2.5 int4#xff1a;輕量級多模態(tài)模型部署新選擇#xff0c;顯存占用低至9GB 【免費(fèi)下載鏈接】MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4 引言#xff1a;多模態(tài)模型的輕量化革命 在人工智…MiniCPM-Llama3-V 2.5 int4輕量級多模態(tài)模型部署新選擇顯存占用低至9GB【免費(fèi)下載鏈接】MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4引言多模態(tài)模型的輕量化革命在人工智能領(lǐng)域多模態(tài)大模型因其強(qiáng)大的圖文理解與生成能力正逐步成為各行各業(yè)智能化升級的核心驅(qū)動力。然而這類模型往往伴隨著龐大的參數(shù)量和高昂的硬件需求使得許多開發(fā)者和中小企業(yè)望而卻步。為了解決這一痛點(diǎn)OpenBMB團(tuán)隊(duì)推出了MiniCPM-Llama3-V 2.5模型的int4量化版本——MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4。該版本在保持原模型核心性能的基礎(chǔ)上通過先進(jìn)的int4量化技術(shù)將GPU顯存占用大幅降低至約9GB為更廣泛的用戶群體提供了體驗(yàn)和部署多模態(tài)AI模型的可能性。本文將詳細(xì)介紹這一輕量化模型的特性、部署要求以及具體的使用方法。MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4核心特性解析MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4是基于原版 MiniCPM-Llama3-V 2.5 模型進(jìn)行int4精度量化得到的版本。量化技術(shù)是一種通過降低模型權(quán)重和激活值的數(shù)值精度來減小模型體積、降低計(jì)算資源消耗的有效手段。int4量化即使用4位整數(shù)來表示模型參數(shù)相比未量化的FP1616位浮點(diǎn)數(shù)或FP3232位浮點(diǎn)數(shù)模型能夠顯著減少顯存占用和計(jì)算量。這款int4量化版本的核心優(yōu)勢在于其極低的顯存需求。官方測試數(shù)據(jù)顯示運(yùn)行MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型僅需約9GB的GPU顯存。這一突破性的顯存優(yōu)化意味著許多配備中端GPU如NVIDIA GeForce RTX 3090/4090甚至部分專業(yè)卡如Tesla T4的個(gè)人開發(fā)者或小型企業(yè)無需投入巨資升級至高配服務(wù)器即可本地部署和運(yùn)行這一功能強(qiáng)大的多模態(tài)模型。這極大地降低了AI技術(shù)的應(yīng)用門檻促進(jìn)了多模態(tài)模型在更廣泛場景下的普及和創(chuàng)新應(yīng)用。盡管進(jìn)行了量化MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4依然致力于保留原模型在圖像理解、文本生成以及圖文交互方面的核心能力。用戶可以期待它在圖像描述、視覺問答、基于圖像的創(chuàng)意寫作等任務(wù)上展現(xiàn)出令人滿意的性能。環(huán)境配置與依賴項(xiàng)為了確保MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型能夠順利在NVIDIA GPU上運(yùn)行用戶需要配置合適的軟件環(huán)境并安裝必要的依賴庫。以下是經(jīng)過驗(yàn)證的環(huán)境要求和推薦安裝的Python包版本推薦Python版本Python 3.10該版本下的依賴兼容性經(jīng)過充分測試。核心依賴包及其版本Pillow10.1.0用于圖像的讀取與基本處理是模型獲取圖像輸入的基礎(chǔ)。torch2.1.2PyTorch深度學(xué)習(xí)框架模型運(yùn)行的核心引擎。torchvision0.16.2PyTorch的計(jì)算機(jī)視覺工具庫提供了與圖像相關(guān)的轉(zhuǎn)換和工具。transformers4.40.0Hugging Face提供的預(yù)訓(xùn)練模型加載和推理庫是使用該模型的關(guān)鍵。sentencepiece0.1.99用于處理模型的tokenization分詞過程。accelerate0.30.1Hugging Face推出的加速庫有助于優(yōu)化模型推理和訓(xùn)練過程特別是在資源受限情況下。bitsandbytes0.43.1一個(gè)高效的量化庫為int4等低位量化提供支持是本模型能夠高效運(yùn)行的重要保障。用戶可以通過pip命令來安裝這些依賴包。為了避免版本沖突建議嚴(yán)格按照上述推薦版本進(jìn)行安裝。例如可以使用以下命令安裝特定版本的PyTorchpip install torch2.1.2 torchvision0.16.2其他依賴包也可以通過類似的方式安裝。在安裝過程中若遇到網(wǎng)絡(luò)問題可以考慮使用國內(nèi)鏡像源來加速下載。模型部署與使用指南MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型的使用主要基于Hugging Face的transformers庫在NVIDIA GPU上進(jìn)行推理。下面將詳細(xì)介紹從模型加載到執(zhí)行推理的完整流程并提供兩種常用的交互方式示例。準(zhǔn)備工作在開始之前請確保您的環(huán)境已經(jīng)滿足上述的依賴要求并且擁有一塊顯存容量不低于9GB的NVIDIA GPU。同時(shí)您需要準(zhǔn)備一張用于測試的圖像例如test_image.jpg?；A(chǔ)推理示例test.py以下是一個(gè)使用Hugging Facetransformers庫加載并運(yùn)行MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型進(jìn)行圖像問答的基礎(chǔ)示例代碼通常保存為test.pyimport torch from PIL import Image from transformers import AutoModel, AutoTokenizer # 加載int4量化模型和對應(yīng)的tokenizer model AutoModel.from_pretrained( openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4, trust_remote_codeTrue # 由于模型可能包含自定義代碼需要設(shè)置此參數(shù) ) tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained( openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4, trust_remote_codeTrue ) model.eval() # 設(shè)置模型為評估模式確保推理過程中不啟用 dropout 等訓(xùn)練特有的操作 # 加載圖像并轉(zhuǎn)換為RGB格式模型預(yù)期的輸入格式 image Image.open(test_image.jpg).convert(RGB) # 定義用戶問題和對話歷史 question What is in the image? # 例如這張圖片里有什么 msgs [{role: user, content: question}] # 對話歷史格式目前僅包含用戶的問題 # 進(jìn)行模型推理聊天 res model.chat( imageimage, msgsmsgs, tokenizertokenizer, samplingTrue, # 設(shè)置為True表示使用采樣方法生成答案False則默認(rèn)使用束搜索(beam search) temperature0.7, # 采樣溫度控制生成文本的隨機(jī)性值越高隨機(jī)性越強(qiáng)通常在0-1之間 # system_prompt # 可選參數(shù)用于設(shè)置系統(tǒng)提示詞引導(dǎo)模型行為 ) print(res) # 打印模型生成的回答在這段代碼中首先通過AutoModel.from_pretrained和AutoTokenizer.from_pretrained函數(shù)分別加載量化模型和對應(yīng)的分詞器。trust_remote_codeTrue參數(shù)是必要的因?yàn)槟Ｐ涂赡馨琀ugging Face標(biāo)準(zhǔn)庫之外的自定義實(shí)現(xiàn)代碼。接著圖像被加載并轉(zhuǎn)換為模型要求的RGB模式。用戶的問題被組織成特定格式的對話歷史msgs。最后調(diào)用model.chat方法進(jìn)行推理傳入圖像、對話歷史、分詞器以及生成參數(shù)如sampling和temperature。模型的回答將被打印出來。流式輸出示例除了一次性獲取完整回答外MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型還支持流式輸出功能。流式輸出允許模型生成的文本以逐字或逐句的方式實(shí)時(shí)返回這在構(gòu)建交互式應(yīng)用如聊天機(jī)器人、實(shí)時(shí)助手時(shí)非常有用能夠提供更流暢的用戶體驗(yàn)。要使用流式輸出需要確保samplingTrue并設(shè)置streamTrue。以下是流式輸出的示例代碼## 如果希望使用流式輸出請確保 samplingTrue 并且 streamTrue ## 此時(shí) model.chat 將返回一個(gè)生成器(generator) res model.chat( imageimage, msgsmsgs, tokenizertokenizer, samplingTrue, temperature0.7, streamTrue ) generated_text for new_text in res: generated_text new_text print(new_text, flushTrue, end) # 實(shí)時(shí)打印新生成的文本片段不換行在這個(gè)示例中當(dāng)streamTrue時(shí)model.chat方法不再直接返回完整的字符串而是返回一個(gè)生成器對象。通過遍歷這個(gè)生成器我們可以逐個(gè)獲取模型生成的文本片段new_text。將這些片段累積起來最終可以得到完整的回答。flushTrue確保輸出能夠立即顯示在控制臺而不是等待緩沖區(qū)填滿這對于實(shí)時(shí)交互至關(guān)重要。模型獲取與克隆對于希望深入研究或進(jìn)行二次開發(fā)的用戶可以通過Git工具克隆該模型的倉庫。OpenBMB團(tuán)隊(duì)已將MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型托管在GitCode平臺倉庫地址為https://gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4用戶可以使用以下命令克隆倉庫到本地git clone https://gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4.git克隆倉庫后用戶可以查看模型的配置文件、示例代碼以及其他相關(guān)資源以便更好地理解模型結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制。這對于需要根據(jù)特定應(yīng)用場景調(diào)整模型參數(shù)或進(jìn)行定制化開發(fā)的用戶來說尤為重要。結(jié)論與展望MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型的推出標(biāo)志著多模態(tài)大模型在輕量化部署方面邁出了重要一步。其核心價(jià)值在于通過int4量化技術(shù)在控制性能損耗的前提下將GPU顯存需求降至約9GB極大地降低了多模態(tài)AI技術(shù)的應(yīng)用門檻。這使得個(gè)人開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)以及中小型企業(yè)能夠以更低的成本體驗(yàn)和部署先進(jìn)的多模態(tài)模型從而在圖像理解、內(nèi)容創(chuàng)作、智能客服、教育培訓(xùn)等眾多領(lǐng)域探索創(chuàng)新應(yīng)用?！久赓M(fèi)下載鏈接】MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考