LLaVA-Plus-Codebase
多模态智能助手的工具使用与学习指南
该项目介绍了LLaVA-Plus如何提升大语言和视觉助手的工具使用能力。通过代码示例、安装说明和使用指南，用户可以快速掌握运行和训练LLaVA-Plus模型的方法，并进行推理和评估。该项目适用于需要结合视觉任务和语言模型的研究人员和开发者，提供了多个知名工具的整合与使用说明，帮助用户全面了解和应用这些工具执行多模态任务。
LLaVA-Plus-Codebase 项目介绍
项目概述
LLaVA-Plus 是一种大型语言与视觉助手，可以通过学习使用工具来实现多模态智能体的创建。在现代人工智能的快速发展中，LLaVA-Plus 提供了一个新的方向，使语言模态模型（LMM）能够利用工具来执行一般视觉任务。这一项目的发布对于研究人员、开发者以及各类科技爱好者来说，具有重要的意义。
项目发布
LLaVA-Plus 已于11月11日正式发布。该项目旨在通过工具与模型的结合来赋予人工智能更强的视觉任务处理能力。项目的详细内容可以在论文和在线演示中找到。
使用许可说明
LLaVA-Plus 的数据和模型仅限于研究用途，并受到相关许可协议的约束。所使用的数据集允许非商业用途，并且在使用这些模型进行研究以外的目的时需要遵循许可协议。
项目内容
- 安装：项目提供了详细的安装指南，用户需在 Linux 系统上运行，并按照步骤克隆代码库并安装相关依赖。
- LLaVA-Plus 权重：虽然权重部分仍在准备中，但用户可以查看模型库以获取 LLaVA-Plus 的权重并学习如何使用这些权重。
- 演示：用户可以通过四个步骤启动演示，包括启动控制器、模型工作器、工具工作器以及 Gradio 网络服务器。
- 训练：LLaVA 的训练分为两个阶段：特征对齐阶段和视觉指令调优阶段，用户需要下载相关基础数据和模型进行训练。
- 评估：模型评估的具体步骤可以参考 LLaVA 的指引。
技术架构
LLaVA-Plus 的架构是通过结合各种工具和模型来实现的，用户需要自行启动不同的工具工作以实现完整的多模态处理流程。项目为用户提供了详细的工具选择和组合指南。
训练细节
LLaVA-Plus 在训练中使用了先进的硬件配置，如 A100 GPUs，为确保全局批量大小不变，用户可以根据硬件条件调整设备的训练参数。项目还提供了一些解决 GPU 显存不足的建议。
相关项目
LLaVA-Plus 与其他相关项目如 LLaVA, Vicuna 和 SEEM等有密切联系，并通过多个先进的工具如 Grounding DINO 和 Recognize Anything 等实现创新的功能。此外，还涉及一些未来的项目方向，如基于 GPT-4 的指令调优等。
鸣谢
本项目得到了多个优秀代码库的支持与启发，如 LLaVA 和 Vicuna，非常感谢这些项目的贡献者所付出的努力。
这一切使得 LLaVA-Plus 项目能够不断向前推进，为 AI 领域带来更多可能性。希望未来能有更多的人参与到项目中，以促进人工智能的无边界发展。
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