LLaVA 开源项目指南

1. 项目目录结构及介绍

LLaVA项目的目录结构通常包括以下几个主要部分：

• src：源代码文件夹，包含了模型训练、推理以及相关工具的实现。

  • train：训练脚本和配置文件。
  • inference：推理相关代码，可能有用于命令行接口（CLI）和图形界面（GUI）的子文件夹。
  • utils：通用工具和帮助函数。

• data：数据集和其他输入数据存放的地方。

  • preprocessed：预处理后的数据。
  • raw：原始数据文件。

• config：配置文件模板，用于定制模型参数和实验设置。

• models：模型权重和检查点存储位置。

• docs：项目文档和教程。

• .gitignore：Git 忽略规则文件，指定不应版本控制的文件或目录。

• README.md：项目简介和安装指南。

• requirements.txt：Python依赖项列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件通常位于根目录下，命名为如run.sh或main.py。在LLaVA项目中，启动文件可能会包含以下功能：

• 模型训练：通过调用src/train下的脚本来开始模型的端到端训练。
• 推理服务：可以是独立的CLI接口服务，如python src/inference/cli/main.py，或者一个网页服务器，例如使用Gradio库提供的交互式界面。

根据项目需求，启动文件可能会接受命令行参数来定制运行模式，例如模型路径、配置文件等。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件一般以.yaml或.json扩展名存在，位于config目录下。这些文件包含了训练和推理过程中的关键参数，如学习率、优化器、批次大小、模型架构等。典型的配置文件可能包括以下部分：

• model：定义模型的类型和大小，如LLaVA的变体和基础模型。
• training：训练相关的参数，如迭代次数、学习率策略、数据加载器设置。
• dataset：数据集配置，包括数据路径、预处理选项和验证集比例。
• optimizer：选择优化器及其超参数。
• logging：日志记录和结果保存的设置。

要运行特定的实验，只需将配置文件的路径传递给训练或推理脚本即可。

在实际操作中，应根据项目提供的具体指导和示例来调整配置文件，以适应自己的硬件环境和任务需求。在修改配置文件之前，请确保理解每个参数的作用，避免产生意外的结果。