CogVLM/CogAgent环境搭建&推理测试

引子

对于多模态大语言模型，一直没有怎么接触。刚巧一朋友有问到这方面的问题，也就顺手调研下。智谱AI的东西一直以来，还是很不错的。ChatGLM的忠实fans，看到白嫖网站github上有他们开源的多模态CogVLM/CogAgent，那就顺手看看了。OK，让我们开始吧。

一、模型介绍

CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型（VLM）。CogVLM-17B拥有100亿的视觉参数和70亿的语言参数，支持490*490分辨率的图像理解和多轮对话。CogVLM-17B 17B在10个经典的跨模态基准测试中取得了最先进的性能包括NoCaps, Flicker30k captioning, RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg, Visual7W, GQA, ScienceQA, VizWiz VQA 和 TDIUC 基准测试。

CogAgent 是一个基于CogVLM改进的开源视觉语言模型。CogAgent-18B拥有110亿的视觉参数和70亿的语言参数, 支持1120*1120分辨率的图像理解。在CogVLM的能力之上，它进一步拥有了GUI图像Agent的能力。CogAgent-18B 在9个经典的跨模态基准测试中实现了最先进的通用性能，包括 VQAv2, OK-VQ, TextVQA, ST-VQA, ChartQA, infoVQA, DocVQA, MM-Vet, 和 POPE 测试基准。它在包括AITW和Mind2Web在内的GUI操作数据集上显著超越了现有的模型。

嗯哼，这么官方的语句，显然是我抄的。言而总之，总而言之，就是这个Cog确实很厉害的样子，各种数据集上的翘楚。

二、安装环境

docker run -it --rm --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-devel bash

cd /workspace

git clone GitHub - THUDM/CogVLM: a state-of-the-art-level open visual language model | 多模态预训练模型

cd CogVLM

pip install -r requirements.txt -i Simple Index

三、推理测试

1、模型下载

git clone https://code.openxlab.org.cn/THUDM/cogagent-chat-hf.git

git clone https://code.openxlab.org.cn/THUDM/cogvlm-chat-hf.git

https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5/tree/main