python -m llava.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:20000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path {模型权重路径} --load-4bit 请将{模型权重路径}替换为您实际下载的模型路径。 5. 测试和验证LLaVA模型的部署效果 打开浏览器,访问Gradio Web服务器...
python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload 使用浏览器打开上面命令给出的链接(如果 gradio web server 是在服务器上启动的,则可以使用vscode进行 port 转发后再在浏览器打开),如下图所示:...
现在,你可以开始部署LLaVA 1.5模型了。根据你的操作系统,参考官方文档进行部署。对于非Linux系统,你可以参考MACOS和WINDOWS的部署指南。 在部署过程中,你可能需要设置一些参数,如temperature。默认情况下,temperature的值为0.2。你可以根据实际需求进行调整。 5. 测试与验证 部署完成后,你可以使用LLaVA 1.5模型进行自然语...
--> 根据系统gpu 驱动,匹配对应可以安装的cuda; 我用的老的,导致我最高只能安装cuda11.7; 驱动是可以更高的; 2. LLava最新版本在pip install -e .的时候,会安装非常新的torch. 而这个torch又会非常麻烦的不匹配cuda和driver, 除非你的driver很新。所以我这里只能用旧的。测试了1.2.1版本。 3. flash-attn...
本文整体脉络将从LLaVA -> LLaVA1.5 -> LLaVA1.6 -> LLaVA-NeXT(Video)模型进行展开,分别介绍其各项技术亮点和模型架构,力求对多模态大模型在图像和视频内容理解上的应用进行深入浅出的解读!! 同时,欢迎大家关注「魔方AI空间」,将发布更多干货文章,敬请期待!!!
作为GPT-4的强势替代,记录LLava(仅用作inference)本地部署方法。 代码:https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git 实验环境 os:ubuntu cpu:i9-10940X gpu:2*3090 python:3.10 torch:2.0.1 依赖&环境(和github上一致) git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git ...
在AI技术日新月异的今天,本地化部署大语言模型应用开发平台成为了许多开发者和企业的首选。本文将详细介绍如何在Linux系统上本地化部署Dify应用开发平台,并安装Ollama来运行llava大语言模型,以便用户能够在本地环境中快速构建、管理和部署AI应用。
详细版—LLaVA模型在服务器上部署和启动的过程! 模型网址如下:LLaVA:https://github.com/haotian-liu/LLaVAvit模型:https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14-336(视觉编码器)权重模型: https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-13b https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-7b ...
模型名称:llava 基础URL:http://<本机IP地址>:11434此处需填写可访问到的 Ollama 服务地址。 若Dify 为 docker 部署,建议填写局域网 IP 地址,如:http://192.168.1.100:11434或 docker 宿主机 IP 地址,如:http://172.17.0.1:11434。 若为本地源码部署,可填写http://localhost:11434。
github地址:https://github.com/haotian-liu/LLaVA LLaVA文章 1. 基本思想 简单来说是想借助GPT-4的能力,丰富image-text数据集中的文本信息,例如在一个数据集包含以下两种信息: 从image caption的任务获取到caption的文本 从目标检测或者分割的任务获取到物体在图片中的坐标和类别 ...