CogVLM2多模态开源大模型部署与使用

项目简介

CogVLM2 是由清华大学团队发布的新一代开源模型系列。
2024年5月24日，发布了Int4版本模型，只需16GB显存即可进行推理。
2024年5月20日，发布了基于llama3-8b的CogVLM2，性能与GPT-4V相当或更优。

模型特点

显著提升关键指标，如TextVQA, DocVQA。
支持8K文本长度和1344*1344图像分辨率。
提供中英文双语模型版本。

模型详细信息

基座模型：Meta-Llama-3-8B-Instruct
语言：英文和中英文双语
模型大小：19B
任务：图像理解，对话模型
文本长度：8K
图片分辨率：1344*1344

模型使用

最低配置要求

CogVlM2 Int4 型号需要 16G GPU 内存就可以运行，并且必须在具有 Nvidia GPU 的 Linux 上运行。

Model Name	19B Series Model	Remarks
BF16 / FP16 Inference	42GB	Tested with 2K dialogue text
Int4 Inference	16GB	Tested with 2K dialogue text
BF16 Lora Tuning (Freeze Vision Expert Part)	57GB	Training text length is 2K
BF16 Lora Tuning (With Vision Expert Part)	> 80GB	Single GPU cannot tune

部署步骤

模型下载

这里从 huggingface 上下载模型
如果使用AutoDL算力平台可以使用 source /etc/network_turbo 进行学术加速 , unset http_proxy && unset https_proxy 取消加速

# 创建文件夹
mkdir cogvlm2
# 按照huggingface_hub 工具下载模型
pip install -U huggingface_hub
# 下载模型到当前文件夹
huggingface-cli download THUDM/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B-int4 --local-dir .# 也可以使用
git clone https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B-int4

下载代码

git clone https://github.com/THUDM/CogVLM2

安装依赖

cd basic_demo

pip install -r requirements.txt

如果安装出现依赖库冲突的错误,可以采用下面requirements.txt

xformers>=0.0.26.post1
#torch>=2.3.0
#torchvision>=0.18.0
transformers>=4.40.2
huggingface-hub>=0.23.0
pillow>=10.3.0
chainlit>=1.0.506
pydantic>=2.7.1
timm>=0.9.16
openai>=1.30.1
loguru>=0.7.2
pydantic>=2.7.1
einops>=0.7.0
sse-starlette>=2.1.0
bitsandbytes>=0.43.1

代码修改

vim web_demo.py

# 修改模型路径为本地路径
MODEL_PATH = '/root/autodl-tmp/cogvlm2/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B-int4'

启动WebDemo

chainlit run web_demo.py

访问

本地则访问 : http://localhost:8000

如果是AutoDL 使用ssh代理来访问 , 输入yes, 如何粘贴密码即可

ssh -CNg -L 8000:127.0.0.1:8000 root@connect.cqa1.xxxx.com -p 46671

页面

效果

成份表

火车票

这里键的含义不对, int4 估计会有性能损失导致的

盖了章的报价表

OpenAI API

使用 OpenAI API格式的方式请求和模型的对话。

python openai_api_demo.py

错误解决

解决办法 :

使用下面requirements.txt重新安装依赖

xformers>=0.0.26.post1
#torch>=2.3.0
#torchvision>=0.18.0
transformers>=4.40.2
huggingface-hub>=0.23.0
pillow>=10.3.0
chainlit>=1.0.506
pydantic>=2.7.1
timm>=0.9.16
openai>=1.30.1
loguru>=0.7.2
pydantic>=2.7.1
einops>=0.7.0
sse-starlette>=2.1.0
bitsandbytes>=0.43.1