打赢GPT-4V之多模态模型：CogVLM2最新落地经验分享_cogvlm2-llama3-chat-19b

CogVLM2是智谱AI推出的新一代多模态大模型，相较于前一代的CogVLM，在关键性能指标上有显著的提升，并且在多模态处理领域展现出了卓越的能力。

CogVLM2优化了经典架构，集成了一款50亿参数的强大视觉编码器以及一个70亿参数的视觉专家模块。

这一设计创新性地在大语言模型中整合视觉处理能力，通过独特的参数设置，实现了视觉与语言序列的精细交互，既增强了视觉理解能力，又保持了模型在处理语言任务上的高效性。

尽管参数量仅为19B，CogVLM2在性能上接近或甚至在某些方面超越了GPT-4V，这标志着在较少参数下也能实现高级别的多模态理解和生成能力。

该模型不仅支持中文和英文，还适用于处理长达8K文本长度和高达1344*1344分辨率的图像，适合需要进行多模态对话和图像理解的研究者和开发者。

github项目地址为：https://github.com/THUDM/CogVLM2。

一、环境安装

1、python环境：

为了兼容库的安装，建议安装python版本在3.10以上。

2、pip包安装：

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
 
pip install Xformers==0.0.22 tiktoken -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
pip install -r basic_demo/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、模型下载：

git lfs install
 
# 英语模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-chat-19B
 
#中英双语模型
 
git clone https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B

4、模型推理和微调的显卡配置要求

在模型推理方面，该模型的BF16/FP16推理需要42GB显存，而Int4量化版本需要16GB显存，这意味着在不同硬件配置下都能有较好的部署灵活性。详细配置说明如下：

二、功能测试

1、命令行运行测试：

（1）单张显卡测试

如果想模型都运行在一张第一张显卡上，同时该显卡显存在48G以上，我们可以通过下面命令运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python basic_demo/cli_demo.py

（2）多张显卡测试

如果一张显卡跑不动该模型，可以将模型的不同层分布在不同的GPU上，命令如下：

python basic_demo/cli_demo_multi_gpu.py

在 cli_demo_multi_gpu.py 中，我们使用了infer_auto_device_map函数来自动分配模型的不同层到不同的GPU上。你需要设置 `max_memory` 参数来指定每张GPU的最大内存。例如，如果你有两张GPU，每张GPU的内存为23GiB，你可以这样设置：

device_map = infer_auto_device_map( model=model, max_memory={i: "23GiB" for i in range(torch.cuda.device_count())}, # set 23GiB for each GPU, depends on your GPU memory, you can adjust this value no_split_module_classes=["CogVLMDecoderLayer"] )

（3）web端测试

如果想在web端与模型进行交互对话，可以执行命令：

chainlit run basic_demo/web_demo.py

2、python接口代码测试：
 

未完......

更多详细的内容欢迎关注：杰哥新技术