【亲测免费】 LLaVA-Med 开源项目使用指南

概览

LLaVA-Med 是由微软开发的一个面向生物医学领域的大型语言与视觉辅助工具，旨在构建具有类似GPT-4能力的多模态模型。此项目基于NeurIPS 2023的数据集与基准跟踪（Spotlight）论文，提供了在一天内训练医疗领域的大规模语言和视觉助手的方法。

目录结构及介绍

以下是LLaVA-Med项目的基本目录结构及其简要说明：

LLaVA-Med/
├── data                 # 存放数据相关文件，包括下载的图像URLs和评价数据。
│   ├── eval             # 用于评估任务的数据集。
│   └── ...
├── docs                 # 文档资料，可能包含技术文档或教程。
├── images               # 示例图片或项目相关的视觉资源。
├── llava                # 主代码库，包含核心逻辑。
├── .gitignore           # Git忽略文件，指定不需要纳入版本控制的文件类型或路径。
├── CODE_OF_CONDUCT.md   # 项目的行为准则文件。
├── LICENSE              # 许可证文件，描述了项目的使用权限和限制。
├── README.md            # 项目的主要读我文件，介绍了项目概述和快速入门信息。
├── SECURITY.md          # 安全相关的信息和指导。
├── SUPPORT.md           # 如何获取支持和贡献项目的指南。
├── download_data.sh     # 脚本文件，用于下载必要的数据。
├── pyproject.toml       # Python项目的配置文件，定义依赖等。
└── ...                  # 其他潜在的模块或文件，根据实际项目需求而定。

项目启动文件介绍

主启动脚本

• Serve命令: python -m llava.serve.controller 和 python -m llava.serve.model_worker

  • 这些脚本用于启动服务端控制器和服务工作进程，是运行LLaVA-Med在线交互服务的核心。通过指定不同的参数如主机地址、端口以及模型路径，可以部署模型以供客户端访问。

• 测试消息发送: python -m llava.serve.test_message

  • 提供一个简单的方法来测试模型的响应，确认服务是否正常运作。

• Gradio界面: python -m llava.serve.gradio_web_server

  • 启动Gradio界面，提供一个友好的Web界面让用户可以直接与模型互动聊天。

配置相关文件

虽然直接的“配置文件”在上述引用中没有明确提及，但配置主要是通过环境变量、命令行参数或者在调用特定函数时传递的参数进行管理。例如，在启动模型服务时，通过命令行指定的模型路径(--model-path)就是一个关键的配置项。另外，对于环境搭建，使用的是Conda虚拟环境配置和pip安装指定的依赖。

配置文件介绍

• 环境配置: 通过创建并激活名为llava-med的Conda环境来配置项目所需的Python版本和依赖。

  conda create -n llava-med python=3.10 -y
  conda activate llava-med
  pip install --upgrade pip
  pip install -e .
  

• 模型和服务配置: 服务启动命令中的参数（如host, port, controller, model-path等）扮演着动态配置的角色。此外，对于更复杂的配置需求（例如连接到外部API），可能会在特定的Python脚本内部进行设置，比如在处理与Azure OpenAI服务交互时。

请注意，具体的配置细节，如API密钥、端点等敏感信息，并未直接存储在文本配置文件中，而是通常在执行时按需输入或通过环境变量管理。因此，用户的本地配置主要通过这些即用型命令和环境变量管理实现。