网站开发分析模板,英国做电商网站有哪些,增城哪家网站建设好,html5 网站开发软件Large World Model#xff08;LWM#xff09;现在大火#xff0c;其最主要特点是不仅能够针对文本进行检索交互#xff0c;还能对图片、视频进行问答交互#xff0c;自从上文《LWM(LargeWorldModel)大世界模型-可文字可图片可视频-多模态LargeWorld-详细安装记录》发出后LWM现在大火其最主要特点是不仅能够针对文本进行检索交互还能对图片、视频进行问答交互自从上文《LWM(LargeWorldModel)大世界模型-可文字可图片可视频-多模态LargeWorld-详细安装记录》发出后短短两天github的Star已经涨到了5.4k 上次安装之后没有成功运行起来今天终于把项目成功跑起来了。 首先体验的是视频问答功能就是给LWM模型一段视频然后就这段视频进行问答交互首先看我给的视频 beginning-spring 然后 看起来效果不错
项目体验
运行方法修改scripts/run_vision_chat.sh中对应的模型路径
export llama_tokenizer_path
export vqgan_checkpoint
export lwm_checkpoint
export input_file然后注意–mesh_dim!1,-1,32,1’这个参数按官方解释说 You can use mesh_dimdp, fsdp, tp, sp to control the degree of parallelism and RingAttention. It is a string of 4 integers separated by commas, representing the number of data parallelism, fully sharded data parallelism, tensor parallelism, and sequence parallelism. For example, mesh_dim‘1,64,4,1’ means 1 data parallelism, 64 fully sharded data parallelism, 4 tensor parallelism, and 1 sequence parallelism. mesh_dim‘1,1,4,64’ means 1 data parallelism, 1 fully sharded data parallelism, 4 tensor parallelism, and 64 sequence parallelism for RingAttention. 但我这里无论怎么调都失败索性删掉改参数让程序使用默认配置。 下一个参数–dtype‘fp32’ 修改为–dtype‘fp16’ 由于我的设备内存有限改为fp16才能正常运行修改后能正常运行的命令如下
python3 -u -m lwm.vision_chat \--promptWhat is the video about? \--input_file$input_file \--vqgan_checkpoint$vqgan_checkpoint \--dtypefp16 \--load_llama_config7b \--max_n_frames8 \--update_llama_configdict(sample_modetext,theta50000000,max_sequence_length131072,use_flash_attentionFalse,scan_attentionFalse,scan_query_chunk_size128,scan_key_chunk_size128,remat_attention,scan_mlpFalse,scan_mlp_chunk_size2048,remat_mlp,remat_block,scan_layersTrue) \--load_checkpointparams::$lwm_checkpoint \--tokenizer.vocab_file$llama_tokenizer_path \然后 bash run_vision_chat.sh即可查看效果。
多次问答
官方源码中的run_vision_chat.sh脚本只能执行一次脚本输入一个prompt这样交互太累我这里做了一点调整实现多次循环问答交互 修改代码如下 首先复制一份lwm/vision_chat.py重命名为vision_chat2.py将其中的FLAGS参数对象修改为
p{prompt: ,input_file: ,vqgan_checkpoint: ,temperature: 0.2,max_n_frames: 8,seed: 1234,mesh_dim: 1,-1,1,1,dtype: fp32,load_llama_config: ,update_llama_config: ,load_checkpoint: ,tokenizer:VideoLLaMAConfig.get_tokenizer_config(),llama:VideoLLaMAConfig.get_default_config(),jax_distributed:JaxDistributedConfig.get_default_config()
}
FLAGS types.SimpleNamespace(**p)FLAGS.vqgan_checkpoint 模型vqgan路径
FLAGS.dtypefp16
FLAGS.load_llama_config7b
FLAGS.max_n_frames8
FLAGS.update_llama_config dict(sample_modetext,theta50000000,max_sequence_length131072,use_flash_attentionFalse,scan_attentionFalse,scan_query_chunk_size128,scan_key_chunk_size128,remat_attention,scan_mlpFalse,scan_mlp_chunk_size2048,remat_mlp,remat_block,scan_layersTrue)
FLAGS.load_checkpoint params::模型params路径
FLAGS.tokenizer.vocab_file 模型tokenizer.model路径对其中的main方法修改为
if __name__ __main__: FLAGS.input_file input(vide path:)JaxDistributedConfig.initialize(FLAGS.jax_distributed)set_random_seed(FLAGS.seed)sampler Sampler()while True:while FLAGS.prompt:FLAGS.prompt input(input prompt:)prompts [{input_path: FLAGS.input_file, question: FLAGS.prompt}]output sampler(prompts, FLAGS.max_n_frames)[0]print(fQuestion: {FLAGS.prompt}\nAnswer: {output})FLAGS.prompt修改完成之后仍然通过bash脚本来调用新建一个bash脚本文件
#! /bin/bash
python3 lwm/vision_chat2.py祝大家玩得愉快
