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本博客介绍LLava1.5多模态大模型的安装教程、训练教程、预测教程#xff0c;也会涉及到hugging face使用与wandb使用。
源码链接:点击这里
demo链接:点击这里
论文链接:点击这里
一、系统环境
ubuntu 20.04 gpu: 2*3090 cuda:11.6
二、LLava环境安装
1、代码下载…引言
本博客介绍LLava1.5多模态大模型的安装教程、训练教程、预测教程也会涉及到hugging face使用与wandb使用。
源码链接:点击这里
demo链接:点击这里
论文链接:点击这里
一、系统环境
ubuntu 20.04 gpu: 2*3090 cuda:11.6
二、LLava环境安装
1、代码下载
git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git
cd LLaVA2、虚拟环境构建
conda create -n llava python3.10 -y
conda activate llava
pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support3、模型预测安装
pip install -e .4、模型训练环境安装
pip install -e .[train]
pip install flash-attn --no-build-isolation # 可能安装失败5、flash-attn离线环境安装
根据对应环境格式下载相应flash-attn flash-attn下载链接点击这里 实际为whl的离线文件在使用pip install *.whl 即可
三、LLava推理运行
1、启动网页预测(类似服务端与客户端)
Launch a controller
python -m llava.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000Launch a gradio web server.
python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload注:host 0.0.0.0表示自动填充本机ip网页将其替换本机ip即可web server启动后会有网页ip若在其它电脑将其0.0.0.0替换运行服务器的ip即可。
2、推理权重下载
我们使用llava-v1.5-7b模型做推理。
llava-v1.5-7b权重下载
权重下载地址:点击这里
权重下载需要使用hugging face才能下载自己注册账号即可文件格式如下
将图示文件全部下载内有一个config.json文件该文件很重要部分内容如下 该文件可看出视觉编码也缺少相应权重需下载如下内容并将其路径修改本地权重保存文件。
clip-vit-large-patch14-336权重下载
权重下载地址:点击这里 该文件可通过点击链接连接也可在hugging face自行搜索。
同理也是全部下载放到一个文件夹中。
3、启动预测模型
若已完成权重下载便可执行以下模型启动命令而–model-path后面需跟模型权重路径文件若联网能范文hugging face便可无需修改直接使用官方给定命令。
python -m llava.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path liuhaotian/llava-v1.5-13b
–load-4bit: 该指令也可加上使用4bit模型推理
四、LLava的lora训练
1、权重下载
根据下图的finetune_lora.sh文件指定权重在hugging face下载即可如下图。 下载好对应权重即可修改路径路径如下
2、数据准备
使用官网也行若不想下载太多使用下面代码准备部分也行如下
import jsonif __name__ __main__:json_rootr*\llava_v1_5_mix665k.jsonwith open(json_root, r) as f:json_info json.load(f)save_infojson_info[:1000]json_info[480000:481000]json_info[620000:621000]with open(info.json, w) as fp:json.dump(save_info, fp, indent4)
数据图如下
3、训练命令
我是将其移动到LLAVA文件内直接执行此命令
finetune_lora.sh4、报错处理
模型有可能报数据错误此时不用担心该问题是数据的问题如下
直接修改上面代码如下
def get_modality_length_grouped_indices(lengths, batch_size, world_size, generatorNone):# We need to use torch for the random part as a distributed sampler will set the random seed for torch.assert all(l ! 0 for l in lengths), Should not have zero length.mm_indices, mm_lengths zip(*[(i, l) for i, l in enumerate(lengths) if l 0])# lang_indices, lang_lengths zip(*[(i, -l) for i, l in enumerate(lengths) if l 0])lang_indices, lang_lengthsmm_indices, mm_lengthsassert len(mm_indices) 0, Should have at least one multimodal sample.assert len(lang_indices) 0, Should have at least one language sample.
也有可能有其它数据问题是可能无eval数据添加以下红色框即可如下: 5、训练效果
若完成以上方式使用训练命令可实现如下训练效果
6、训练使用wandb
llava训练自带wandb方式显示化查看训练代码会自动提醒你你只需注册然后将其key复制即可实现其效果如下 总结
以上便llava所有运行过程愿踩过的坑对你有帮助。最后我额外说下我使用4090显卡搭建跑测试问题不大大概16g左右吧跑训练一张24G卡有些够呛。
