这里我们采用了基于 DJL(Deep Java Library)的推理框架,将微调后的 LLaVA 1.6 模型部署在 g5.xlarge 实例上。 部署过程主要包括以下步骤: 1. 准备 serving.properties文件,这个文件用于指定推理框架和微调模型的位置: engine = Python option.rolling_batch=vllm option.tensor_parallel_degree = max option.m...
微调在 LLaVA-Instruct-158K训练 3 个 epoch,学习率为 0.00005,batch size为 32; Multimodal Chatbot 视觉理解和指令跟随能力 image.png 从上面的结果可以看出,LLaVA 给出的推理结果与 GPT-4 相似,但是 LLaVA 的训练数据中只有大约 80K 张不同的图片数据。 BLIP2 和OpenFlamingo的回复都只是描述图片中的内容,...
基于paddleMix进行多模态模型的预训练、精调、压缩、推理、部署。 模型选择: 官方提供了LLaVA(Large Language and Vision Assistant)模型的训练、精调和lora,它通过将视觉编码器(如 CLIP)和语言模型(如 LLaMA/Vicuna)结合,实现了对图像和文本的联合理解和生成。 LLaVA 的模型架构由以下部分组成: 视觉编码器(Vision...
我们提出了一种新颖的课程学习方法,将LLaVA调整到生物医学领域,使用我们自动生成的生物医学多模态指令遵循数据进行微调。具体而言,我们首先使用图像-文本对(使用通用指令简单要求图像的描述)对LLaVA进行微调以对齐生物医学词汇。然后,我们使用自动生成的指令遵循数据继续训练模型以学习开放性对话语义。通过这种方式,我们能够...
最近翻阅了LLaVA1.5的论文《Improved Baselines with Visual Instruction Tuning》[1],感叹多模态模型发展迅猛之余,也感觉非常的有意思,便想着自己尝试微调。论文作者贴心地在代码仓库提供了微调的脚本,但是由于微调过程会踩到很多坑(报错调了N个小时),因此记录下微调的笔记供需要的人参考。
在本文中,我们首次尝试使用仅基于语言的GPT-4生成多模态语言-图像指令跟随(instruction following)数据。通过对这些生成数据进行指令调整,我们介绍了LLaVA:Large Language and Vision Assistant,这是一个端到端训练的大型多模态模型,将视觉编码器与LLM连接起来,用于通用目的的视觉和自然语言理解。
模型微调# 这一步我们使用 deepspeed zero2 进行模型 LoRA 微调。得到的微调模型会被保存在./checkpoints/llava-v1.5-7b-lora里。注意这里使用的是Zero 2,因为我实际在操作的时候如果直接用代码仓库里的Zero 3运行会报错。 deepspeed llava/train/train_mem.py \ --lora_enable True --lora_r 128 --lora_...
LLaVA作为一种基于大模型的视觉微调技术,旨在通过结合视觉和语言信息,实现更高效的任务处理。本文将详细介绍LLaVA的基本原理、应用场景和未来展望,以期为读者提供有关这一前沿技术的全面了解。一、LLaVA的基本原理LLaVA是一种基于Transformer架构的多模态模型,通过将视觉和语言信息相结合,实现更高效的任务处理。其基本...
LLaVA模型的核心思想是将指令微调扩展到多模态领域,通过结合预训练的LLM和视觉模型,为构建通用的视觉助手奠定基础。它使用开源的LLaMA作为LLM,并结合了CLIP视觉编码器ViT-L/14,从而实现了对图像和文本的联合处理。 在LLaVA模型的训练中,作者提出了一个自动化流程,用于创建语言-图像指令遵循数据。这些数据不仅包括文本...
简介:微软近日发布了基于LLaVA的医学多模态大模型LLaVA-Med,它通过指令微调技术在医学领域实现了重要突破。本文将深入探讨LLaVA-Med的技术细节、实际应用价值以及对未来医学领域的影响。 随着人工智能技术的飞速发展,医学领域正迎来前所未有的变革。微软近日发布的医学多模态大模型LLaVA-Med,正是这一变革的最新成果。基...