Multimodal-GPT入门学习资料 - 训练视觉语言对话模型的开源项目

📚 Multimodal-GPT简介

Multimodal-GPT是OpenMMLab团队开源的一个多模态对话模型项目,旨在训练能够进行视觉和语言交互的人工智能助手。该项目基于开源的多模态模型OpenFlamingo,通过各种视觉指令数据(如VQA、图像描述、视觉推理等)和语言指令数据的联合训练,有效提升了模型性能。

🔗 核心资源

• GitHub代码仓库
• 技术报告
• 在线Demo

🛠️ 快速上手

安装

1. 克隆代码仓库:

git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT

2. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

下载预训练权重

1. 使用此脚本转换LLaMA权重为Hugging Face格式。

2. 从openflamingo/OpenFlamingo-9B下载OpenFlamingo预训练模型。

3. 下载Multimodal-GPT的LoRA权重。

4. 将以上模型文件放入checkpoints文件夹。

运行Demo

执行python app.py即可启动Gradio演示界面。

📊 数据集准备

Multimodal-GPT使用了多个开源数据集进行训练,包括:

• A-OKVQA
• COCO Caption
• OCR VQA
• LLaVA
• MiniGPT-4
• Dolly 15k
• Alpaca GPT4

详细的数据集下载和处理步骤请参考项目README。

🚀 开始训练

使用以下命令可以启动训练:

torchrun --nproc_per_node=8 mmgpt/train/instruction_finetune.py \
  --lm_path checkpoints/llama-7b_hf \
  --tokenizer_path checkpoints/llama-7b_hf \
  --pretrained_path checkpoints/OpenFlamingo-9B/checkpoint.pt \
  --run_name train-my-gpt4 \
  --learning_rate 1e-5 \
  --lr_scheduler cosine \
  --batch_size 1 \
  --tuning_config configs/lora_config.py \
  --dataset_config configs/dataset_config.py \
  --report_to_wandb

🙏 致谢

Multimodal-GPT项目得益于多个开源项目的贡献,包括OpenFlamingo、LAVIS、Stanford Alpaca、MiniGPT-4、LLaVA等。如果您在研究中使用了Multimodal-GPT,请引用其技术报告。

希望这份学习资料汇总能帮助你快速了解和上手Multimodal-GPT项目。如果你对多模态AI助手感兴趣,不妨深入探索这个开源项目,为其发展贡献自己的力量!