PromptSRC 开源项目使用教程

1. 项目介绍

PromptSRC 是一个用于优化提示（prompt）的开源项目，旨在通过自调节提示（Self-regulating Prompts）的方法，使基础模型在适应下游任务时不会遗忘其原有的泛化能力。该项目在 ICCV 2023 和 WECIA 2023 上被接受，并提供了官方的实现代码和预训练模型。

PromptSRC 通过三种方法来优化提示：

• 通过与冻结模型的互一致性最大化来调节提示表示。
• 通过训练轨迹上的提示自集成来编码其互补优势。
• 通过文本多样性来缓解视觉分支的样本多样性不平衡问题。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了 Python 和 Git。然后，克隆项目并安装所需的依赖包：

git clone https://github.com/muzairkhattak/PromptSRC.git
cd PromptSRC
pip install -r requirements.txt

数据准备

按照 DATASETS.md 文件中的说明准备数据集。

训练模型

使用以下命令启动训练：

python train.py --config configs/promptsrc_config.yaml

模型评估

训练完成后，可以使用以下命令进行模型评估：

python eval.py --config configs/promptsrc_config.yaml

3. 应用案例和最佳实践

案例1：图像分类

PromptSRC 可以用于图像分类任务，通过优化提示来提高模型在下游任务中的表现。以下是一个简单的图像分类案例：

from promptsrc import PromptSRC

# 初始化模型
model = PromptSRC(pretrained=True)

# 加载数据
data = load_image_data()

# 训练模型
model.train(data)

# 评估模型
accuracy = model.evaluate(data)
print(f"模型准确率: {accuracy}")

案例2：多模态任务

PromptSRC 还可以应用于多模态任务，如视觉语言模型（Vision-Language Models）。以下是一个多模态任务的案例：

from promptsrc import PromptSRC

# 初始化多模态模型
model = PromptSRC(multimodal=True)

# 加载多模态数据
data = load_multimodal_data()

# 训练模型
model.train(data)

# 评估模型
accuracy = model.evaluate(data)
print(f"多模态模型准确率: {accuracy}")

4. 典型生态项目

1. CLIP

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是一个用于视觉和语言任务的基础模型，PromptSRC 可以与 CLIP 结合使用，进一步提升其在下游任务中的表现。

2. CoOp

CoOp（Context Optimization for Prompting）是一个用于优化提示的框架，PromptSRC 可以与 CoOp 结合，通过自调节提示来提高模型的泛化能力。

3. MaPLe

MaPLe（Multi-modal Prompt Learning）是一个多模态提示学习框架，PromptSRC 可以与 MaPLe 结合，通过自调节提示来优化多模态任务的表现。

通过这些生态项目的结合，PromptSRC 可以在多种任务中展现出强大的性能和泛化能力。