因此,目前看到社区对InternLM2的部署支持也分为两种方式,分别是(1)LMDeploy原生支持,LMDeploy无缝衔接InternLM2系列的部署,开箱即用,性能也不错;(2)de-Interleaving Wq, Wk, Wv -> LLaMA,即先对权重解交织,还原成标准的LLaMA结构和参数保存格式,然后就可以开心地使用现有的众多框架进行部署了。InternLM官方也提供...
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.gitcdxtuner 复制配置文件 cp /root/InternVL2-Tutorial/xtuner_config/internvl_v2_internlm2_2b_lora_finetune_food.py /root/xtuner/xtuner/configs/internvl/v2/internvl_v2_internlm2_2b_lora_finetune_food.py 配置文件参数解读 path: 需要微调的模型路径,...
ViT模型选择的是一个6B的模型,作为强视觉特征提取器,参数规模由以前的几百M,跃升到和大模型一个级别;MLP Projector则是负责将视觉特征和语言模型的特征空间进行对齐,InternLM2-Chat-20B的embedding维度是6144,MLP Projector会将视觉特征转换到相同的维度;LLM底座选择的是自家的InternLM2-Chat-20B。InternVL 1.5的总...
原始internvl的微调配置文件在路径./xtuner/configs/internvl/v2下,假设上面克隆的仓库在/root/InternVL2-Tutorial,复制配置文件到目标目录下: cd/root/xtuner conda activate xtuner-env# 或者是你自命名的训练环境cp/root/InternVL2-Tutorial/xtuner_config/internvl_v2_internlm2_2b_lora_finetune_food.py /root...
InternVL1.5整体结构 InternVL 1.5整体结构包括3个部分:ViT、MLP Projector和LLM底座。ViT模型选择的是一个6B的模型,作为强视觉特征提取器,参数规模由以前的几百M,跃升到和大模型一个级别;MLP Projector则是负责将视觉特征和语言模型的特征空间进行对齐,InternLM2-Chat-20B的embedding维度是6144,MLP Projector会将视觉...
使用LMDeploy v0.5.0, 需要先设置chat template. 创建如下json文件chat_template.json. { "model_name":"internlm2", "meta_instruction":"你是由上海人工智能实验室联合商汤科技开发的书生多模态大模型,英文名叫InternVL, 是一个有用无害的人工智能助手。", "stop_words":["<|im_start|>", "<|im_end...
https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/inference/pipeline.html#usage 可以参考上面文档的说明 lvhan028 changed the title [Bug] 使用KV cache(int8或int4)量化internvl-v1.5后,显存反而增加了 使用KV cache(int8或int4)量化internvl-v1.5后,显存反而增加了 May 21, 2024 Author qingchunlizhi commente...
lmdeploy lite auto_awq /home/yushen/ai/InternVL-Chat-V1-5 --work-dir InternVL-Chat-V1-5-Int4 Environment Windows11 WSL2 Ubuntu 20.04 目前进程死锁中无法运行脚本,其他信息后续补充 Error traceback No response lvhan028 assigned AllentDan May 28, 2024 Collaborator AllentDan commented May 28...
最新的实验结果表明,基于InternLM2-1.8B构建的Mono-InternVL-2B模型在多项多模态基准测试中都表现出色。比如在中英文OCR、问答系统和图表解析等任务中,该模型成功识别了"诺贝尔物理学奖2024"和众多形状扭曲的品牌名称,且在其生成的描述中表现出色。定位地标和解析复杂场景的能力再次确认了其在多模态理解上的强大。
InternVL2.5 目前最强开源LM.- 本来以为 Qwen2-VL-72B 已经无敌了,没想到 InternVL2.5-78B 比他还勇猛 - Internvl2.5发布:code&weights开源 - arxiv:2412.052 - AI需要理由吗于20241210发布在抖音,已经收获了19个喜欢,来抖音,记录美好生活!