[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-RiseInRose--MiniGPT-4-ZH":3,"tool-RiseInRose--MiniGPT-4-ZH":65},[4,17,25,39,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":26,"name":27,"github_repo":28,"description_zh":29,"stars":30,"difficulty_score":10,"last_commit_at":31,"category_tags":32,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[33,34,35,36,14,37,15,13,38],"图像","数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":40,"name":41,"github_repo":42,"description_zh":43,"stars":44,"difficulty_score":45,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,3,"2026-04-04T04:44:48",[14,33,13,15,37],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":45,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 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以开源协作的方式持续更新，旨在降低技术探索门槛，让每一位从业者都能高效地站在巨人的肩膀上创新。",72149,1,"2026-04-03T21:50:24",[13,37],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":80,"owner_twitter":80,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":92,"forks":93,"last_commit_at":94,"license":95,"difficulty_score":96,"env_os":97,"env_gpu":98,"env_ram":99,"env_deps":100,"category_tags":110,"github_topics":80,"view_count":45,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":16,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":143},1008,"RiseInRose\u002FMiniGPT-4-ZH","MiniGPT-4-ZH","MiniGPT-4 中文部署翻译 完善部署细节","MiniGPT-4-ZH 是一个专为中文用户优化的开源工具，让普通开发者也能轻松部署强大的视觉语言模型。它基于 MiniGPT-4 框架，通过精准的中文翻译和细致的部署指南，解决了原版安装复杂、显存需求高（如 Vicuna-13B 需 35GB+）的痛点，特别适合开发者、研究人员快速搭建图像理解与文本生成应用。你只需简单几步就能运行这个模型——它用投影层巧妙对齐视觉编码器和语言模型，采用创新的两阶段训练：先用海量数据预训练基础视觉能力，再用 3500 对高质量样本微调对话逻辑，显著提升响应准确性和自然度。现在支持 Vicuna-7B 低配版，显存需求降至 12GB，配合一键部署包，新手也能避开常见“坑点”。无论你想分析图片内容、开发智能助手，还是探索多模态 AI 的潜力，它都提供了友好高效的中文实践路径，助你专注创意而非配置烦恼。","MiniGPT-4: 使用先进的大型语言模型增强视觉语言理解\n作者为朱德尧、陈俊、沈晓倩、李翔和Mohamed Elhoseiny。*表示贡献相等。\n\n所属机构为沙特阿拉伯国王科技大学。\n\n[English README](README_ENGLISH.md)\n## 在线演示\n\n点击图像与MiniGPT-4聊天，了解有关您的图像的信息。\n[![demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_607057cb607d.png)](https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io)\n\n更多的例子可以在[项目页面](https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io)中找到。\n\n\u003Ca href='https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io'>\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FProject-Page-Green'>\u003C\u002Fa>  \u003Ca href='MiniGPT_4.pdf'>\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPaper-PDF-red'>\u003C\u002Fa> \u003Ca 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\n我原本以为，翻译这篇文档就能帮助大家部署，我自己实际部署下来，发现中间有超级多的坑，非常不利于小白。后续我准备制作一个一键部署包，方便大家。敬请期待～ 有新消息我会及时发布到群里面。\n\n这是我最近发现的一个[一键安装包](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fcamenduru\u002FMiniGPT-4-colab\u002Fblob\u002Fmain\u002Fminigpt4_colab.ipynb#scrollTo=QdfSfmJD4fAc)。感谢@camenduru 同学。很奇怪的是，他的模型只有433MB大小。而我转出来的有37G。      \n问题解决了，项目实际运行时，还是需要去下载模型的。   \n\n---\n\n目前测试下来，一键安装包，运行时需要17G显存。   \n\n感谢群友 成浩 同学提供的 windows安装踩坑指南 https:\u002F\u002Fxlch.wolai.com\u002FpBtGyPh6hyGx118o4deTk    \n\n如果翻译对您有帮助，请帮忙右上角 点击 star.  \n[欢迎加入国内AI商业应用交流群](#国内交流群)\n\n## 简介\n- MiniGPT-4使用一个投影层来将来自BLIP-2的冻结视觉编码器与冻结的LLM Vicuna对齐。\n- 我们通过两个阶段来训练MiniGPT-4。第一个传统的预训练阶段在使用4个A100大约10小时内，使用大约500万个图像-文本对进行训练。第一阶段过后，Vicuna能够理解图像。但是其生成能力受到了严重的影响。\n- 为了解决这个问题和提高可用性，我们提出了一种通过模型和ChatGPT自身创建高质量图像-文本对的新方法。基于此，我们创建了一个小型（总共3500对）但是高质量的数据集。\n- 第二个微调阶段在对话模板上使用该数据集进行训练，以显著提高其生成可靠性和整体可用性。令人惊讶的是，这个阶段具有计算效率，并且只需要使用单个A100大约7分钟的时间。\n- MiniGPT-4能够产生许多类似于GPT-4中展示的新兴视觉语言能力。\n\n\n![overview](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_c2e5cd546ef7.png)\n\n\n入门指南：\n### 安装\n\n**1.准备代码和环境**\n\n请先将我们的代码库克隆到本地，创建一个Python环境，然后通过以下命令激活它\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4.git\ncd MiniGPT-4\nconda env create -f environment.yml\nconda activate minigpt4\n```\n\n**2.准备预训练的Vicuna权重**\n\n不想自己折腾的直接下载我们准备好的权重（公开可能会有版权问题，所以暂时先放到微信群了。），然后跳转到第 3 步\n\n当前版本的MiniGPT-4是建立在Vicuna-13B v0版本之上的。请参考我们的说明[here](PrepareVicuna.md)来准备Vicuna权重。\n\n### here 的翻译如下：\n如何准备Vicuna权重\n\nVicuna是一种基于LLAMA的LLM，性能接近于ChatGPT，并且是开源的。我们当前使用的是Vicuna-13B v1.1版本。\n\n为了准备Vicuna的权重，首先从 https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v1.1 下载Vicuna的增量权重。如果你已经安装了git-lfs（https:\u002F\u002Fgit-lfs.com）， 可以通过以下方式完成：\n\n```bash\ngit lfs install\n# git clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v0 \ngit clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v1.1 \n```\n请注意，这并不是直接可用的工作权重，而是工作权重与LLAMA-13B原始权重之间的差异（由于LLAMA的规则，我们无法分发LLAMA的权重）。\n\n然后，您需要获取原始的LLAMA-13B权重，可以按照HuggingFace提供的说明[here](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Ftransformers\u002Fmodel_doc\u002Fgpt2.html#transformers-gpt2-preprocessing-script)或者从互联网上下载。\n\n### 原始权重获取如下：\n提示：\n\n直接使用迅雷下载，[种子在此](CDEE3052D85C697B84F4C1192F43A2276C0DAEA0.torrent)\n\n下面是备选方案：\n---- 备选方案开始。----\n\n可以通过填写表格来获取LLaMA模型的权重。你肯定不用填写，因为“热心网友”已经泄漏出来了\n网址如下：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fllama\u002Fissues\u002F149\n\n小白请推荐百度网盘 https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1ujG85wgQFuIyf74N9k2MDQ?pwd=nu4d\n不充会员的，可以使用 ipfs，或者迅雷。具体方法如下：\n\n```\n# 找到这个部分，你可以直接点击链接进入，使用迅雷下载。\nFull backup: ipfs:\u002F\u002FQmb9y5GCkTG7ZzbBWMu2BXwMkzyCKcUjtEKPpgdZ7GEFKm\n\n7B: ipfs:\u002F\u002FQmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw \n13B: ipfs:\u002F\u002FQmPCfCEERStStjg4kfj3cmCUu1TP7pVQbxdFMwnhpuJtxk \n30B: ipfs:\u002F\u002FQmSD8cxm4zvvnD35KKFu8D9VjXAavNoGWemPW1pQ3AF9ZZ \n65B: ipfs:\u002F\u002FQmdWH379NQu8XoesA8AFw9nKV2MpGR4KohK7WyugadAKTh\n\n也可以使用Kubo CLI中的以下命令：\n\n# 可选：预加载 7B 模型。检索您尚未拥有的内容。如有需要，请替换为其他 CID。\nipfs refs -r QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw\n\n# 可选：固定7B模型。GC会删除您不使用的旧内容，这可以防止启用 GC 后模型被清除。\nipfs pin add QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw\n\n# 通过CLI从IPFS下载并保存到磁盘：\nipfs get QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw --output .\u002F7B\n\n```\n下载完成后，去百度网盘下载 tokenizer_checklist.chk tokenizer.model 这2个文件。 \n\n---- 备选方案结束。----\n\n文件夹结构如下：\n```\n.\n├── 13B\n│   ├── =\n│   ├── checklist.chk\n│   ├── consolidated.00.pth\n│   ├── consolidated.01.pth\n│   └── params.json\n├── tokenizer_checklist.chk\n└── tokenizer.model\n\n```\n\n\n下载完权重之后，需要使用转换脚本将它们转换为Hugging Face Transformers格式。可以使用以下命令（示例）调用脚本：\n脚本地址：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Ftransformers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsrc\u002Ftransformers\u002Fmodels\u002Fllama\u002Fconvert_llama_weights_to_hf.py\n\n```\n# 转换之前，建议 安装环境依赖，否则转模型到一半会报错，及其浪费时间。\n\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat\ncd FastChat\n# 查看tag\ngit tag\n# 切换到最新的tag分支\ngit checkout v0.2.3\n# 安装\npip install e .\n\n# 安装其他依赖\npip install transformers[sentencepiece]\n\n# 注意，这里，需要安装transforms 环境。国内 镜像源更新不及时，请使用原版pip源，或者直接从项目安装\n其他依赖：如果出现timeout，可以使用魔法，或者版本不要求最新时，使用国内源\n\n```\n\n```bash\npython src\u002Ftransformers\u002Fmodels\u002Fllama\u002Fconvert_llama_weights_to_hf.py \\\n    --input_dir \u002Fpath\u002Fto\u002Fdownloaded\u002Fllama\u002Fweights --model_size 7B --output_dir \u002Foutput\u002Fpath\n```\n\n报错解决：\n```\nValueError: Couldn't instantiate the backend tokenizer from one of:\n\nhttps:\u002F\u002Fstackoverflow.com\u002Fquestions\u002F65431837\u002Ftransformers-v4-x-convert-slow-tokenizer-to-fast-tokenizer\n\npip install transformers[sentencepiece]\n\n```\n\n注意替换上面的地址为你的文件系统的真实地址。   \n\n转换完成后，可以通过以下方式加载模型和分词器：\n\n```python\nfrom transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer\n\ntokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(\"\u002Foutput\u002Fpath\")\nmodel = LlamaForCausalLM.from_pretrained(\"\u002Foutput\u002Fpath\")\n```\n\n当这两个权重准备好后，我们可以使用Vicuna团队的工具来创建真正的工作权重。首先，安装与v0 Vicuna兼容的库：\n\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat.git@v0.1.10\n```\n\n然后，运行以下命令以创建最终的工作权重：\n\n```bash\npython -m fastchat.model.apply_delta --base \u002Fpath\u002Fto\u002Fllama-13b-hf\u002F  --target \u002Fpath\u002Fto\u002Fsave\u002Fworking\u002Fvicuna\u002Fweight\u002F  --delta \u002Fpath\u002Fto\u002Fvicuna-13b-delta-v0\u002F\n```\n\n报错解决：\n```\nValueError: Tokenizer class LLaMATokenizer does not exist or is not currently imported.\n修改 llama-13b-hf\u002Ftokenizer_config.json\u002F 的  \"tokenizer_class\": \"LLaMATokenizer\" =>\n \"tokenizer_class\": \"LlamaTokenizer\"\n\nkilled \n转换13B需要 80G左右内存，通常的家用电脑无法承载。可以考虑开启swap\n参考：https:\u002F\u002Fwww.cnblogs.com\u002Ferlou96\u002Fp\u002F14578820.html#_label3_0\n    https:\u002F\u002Ftimberkito.com\u002F?p=98 \n\n\nRuntimeError: The size of tensor a (32000) must match the size of tensor b (32001) at non-singleton dimension 0\n参考：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat\u002Fissues\u002F486\n```\n现在，您可以准备好使用Vicuna权重了！\n\n\n最终得到的权重文件应该放在一个文件夹内，具有以下结构：\n\n```\nvicuna_weights\n├── config.json\n├── generation_config.json\n├── pytorch_model.bin.index.json\n├── pytorch_model-00001-of-00003.bin\n...   \n```\n\n然后，在模型配置文件[here](minigpt4\u002Fconfigs\u002Fmodels\u002Fminigpt4.yaml#L16)的第16行设定vicuna权重的路径。\n\n**3. 准备预训练的MiniGPT-4检查点**\n\n根据您准备的Vicuna模型下载预训练检查点。\n\n|                                Checkpoint Aligned with Vicuna 13B                                |                               Checkpoint Aligned with Vicuna 7B                                |\n:------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------:\n [下载](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1a4zLvaiDBr-36pasffmgpvH5P7CKmpze\u002Fview?usp=share_link) | [下载](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1RY9jV0dyqLX-o38LrumkKRh6Jtaop58R\u002Fview?usp=sharing) \n\n\n然后，在评估配置文件[minigpt4_eval.yaml](eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml#L10)的第11行中设置预训练检查点的路径。\n\n### 在本地启动演示\n\n通过运行以下命令在本地机器上试用我们的演示[demo.py](demo.py)：\n\n```\npython demo.py --cfg-path eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml  --gpu-id 0\n```\n\n为了节省GPU内存，Vicuna默认为8位加载，搜索宽度为1。  \n该配置需要大约23G的GPU内存用于Vicuna 13B和11.5G的GPU内存用于Vicuna 7B。  \n\n### 模型裁剪\n模型裁剪，有很多种方法。下面提供最简单的一种。（注意，模型裁剪，可能会影响模型精度。导致效果不好。建议没有经验的同学可以同时也体验一下完整版，否则，可能觉得模型很垃圾。）\n\n```shell\n# 先不写了。我发现需要我帮忙的那个朋友是3090 24G显存的，而且有4张，没有天理了！！！  他只是输错了 device编号而已。  （骂骂咧咧 。。。。。。 \n# ( 骂完手动狗头保命～ 虽然我错了，但写教程是不可能了，一辈子都不可能\n```\n\n\n对于更强大的GPU，您可以在配置文件[minigpt4_eval.yaml](eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml)中将low_resource设置为False并使用更大的搜索宽度以16位运行模型。\n\nwindows 部署遇到问题可以参考这个 issue https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4\u002Fissues\u002F28\n实际上如果显存高，可以修改 minigpt4\u002Fmodels\u002Fmini_gpt4.py  92行 load_in_8bit=False 关闭8bit，这样就可以不安装这个包。\n\n感谢@WangRongsheng，您也可以在[Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1OK4kYsZphwt5DXchKkzMBjYF6jnkqh4R?usp=sharing)上运行我们的代码。\n### 训练\nMiniGPT-4的训练包含两个对齐阶段。\n\n**1. 第一阶段预训练**\n\n在第一个预训练阶段中，使用来自Laion和CC数据集的图像文本对训练模型，\n以对齐视觉和语言模型。要下载和准备数据集，请查看我们的[第一阶段数据集准备说明](dataset\u002FREADME_1_STAGE.md)。\n在第一阶段之后，视觉特征被映射并可以被语言模型理解。\n要启动第一阶段训练，请运行以下命令。在我们的实验中，我们使用了4个A100。\n您可以在配置文件[train_configs\u002Fminigpt4_stage1_pretrain.yaml](train_configs\u002Fminigpt4_stage1_pretrain.yaml)中更改保存路径。\n\n```bash\ntorchrun --nproc-per-node NUM_GPU train.py --cfg-path train_configs\u002Fminigpt4_stage1_pretrain.yaml\n```\n\n只有第一阶段训练的MiniGPT-4检查点可在此处下载\n[here](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1u9FRRBB3VovP1HxCAlpD9Lw4t4P6-Yq8\u002Fview?usp=share_link)。\n与第二阶段之后的模型相比，此检查点经常生成不完整和重复的句子。\n\n\n**2. 第二阶段微调**\n\n在第二个阶段中，我们使用自己创建的小型高质量图像文本对数据集，并将其转换为对话格式，以进一步对齐MiniGPT-4。\n要下载和准备我们的第二阶段数据集，请查看我们的[第二阶段数据集准备说明](dataset\u002FREADME_2_STAGE.md)。\n要启动第二阶段对齐，请先在[train_configs\u002Fminigpt4_stage2_finetune.yaml](train_configs\u002Fminigpt4_stage2_finetune.yaml)中指定第1阶段训练的检查点文件的路径。\n您也可以在那里指定输出路径。\n然后，运行以下命令。在我们的实验中，我们使用1个A100。\n\n```bash\ntorchrun --nproc-per-node NUM_GPU train.py --cfg-path train_configs\u002Fminigpt4_stage2_finetune.yaml\n```\n\n经过第二阶段的对齐，MiniGPT-4能够以连贯且易于使用的方式讨论图像。\n\n## 致谢\n\n+ [BLIP2](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Ftransformers\u002Fmain\u002Fmodel_doc\u002Fblip-2) ：MiniGPT-4的模型架构遵循BLIP-2。如果您以前不知道它，请不要忘记检查这个伟大的开源工作！\n+ [Lavis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalesforce\u002FLAVIS) ：这个存储库是基于Lavis构建的！\n+ [Vicuna](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat) ：只有13B个参数的Vicuna的神奇语言能力真是太棒了。它是开源的！\n\n如果您在研究或应用中使用MiniGPT-4，请引用以下BibTeX：\n\n```bibtex\n@misc{zhu2022minigpt4,\n      title={MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models}, \n      author={Deyao Zhu and Jun Chen and Xiaoqian Shen and xiang Li and Mohamed Elhoseiny},\n      year={2023},\n}\n```\n\n## 国内交流群\n目前群主部署了minigpt4 的在线版本，星球的朋友可以先体验，不想加星球的，可以等星球的同学体验完了，再白嫖（一般是晚上）～\n\n群主会不定期发布 各类亮眼项目体验版本 供大家体验，星球主要沉淀一些商业AI最新讯息，帮助大家节约时间。欢迎各位读者老爷，漂亮姐姐给我的项目点赞！\n\n|              关注公众号加群               |                      知识星球                       |\n|:-------------------------------:|:-----------------------------------------------:|\n| \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_0a342257e6d0.png\" width=\"300\"\u002F> |  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_7f5348bb5228.jpeg\" width=\"300\"\u002F> |\n\n## 许可证.  \n此存储库采用[BSD 3-Clause许可证](LICENSE.md)。   \n许多代码基于[Lavis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalesforce\u002FLAVIS)，这里是BSD 3-Clause许可证[here](LICENSE_Lavis.md)。   \n\n## 感谢\n本项目 fork 自 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4\n大部分翻译来自 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4\n","MiniGPT-4: 使用先进的大型语言模型(LLM)增强视觉语言理解(VLU)  \n作者为朱德尧、陈俊、沈晓倩、李翔和Mohamed Elhoseiny。*表示贡献相等。  \n\n所属机构为沙特阿拉伯国王科技大学。  \n\n[English README](README_ENGLISH.md)  \n## 在线演示  \n\n点击图像与MiniGPT-4聊天，了解有关您的图像的信息。  \n[![demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_607057cb607d.png)](https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io)  \n\n更多的例子可以在[项目页面](https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io)中找到。  \n\n\u003Ca href='https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io'>\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FProject-Page-Green'>\u003C\u002Fa>  \u003Ca href='MiniGPT_4.pdf'>\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPaper-PDF-red'>\u003C\u002Fa> \u003Ca href='https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FVision-CAIR\u002Fminigpt4'>\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue'>\u003C\u002Fa> \u003Ca href='https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4'>\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Model-blue'>\u003C\u002Fa> [![Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1OK4kYsZphwt5DXchKkzMBjYF6jnkqh4R?usp=sharing) [![YouTube](https:\u002F\u002Fbadges.aleen42.com\u002Fsrc\u002Fyoutube.svg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=__tftoxpBAw&feature=youtu.be)  \n\n---  \n## 新闻  \n我们现在提供了一个与Vicuna-7B（一种开源大型语言模型）对齐的预训练MiniGPT-4！演示GPU内存消耗现在可以低至12GB。  \n\n---  \n## 翻译同学的话  \nVicuna-13B fp16（半精度浮点数）目前已知需要35G显存，加载图片后会达到43G，运行时内存高峰大约14G。  \n\n显存不足的用户，可以查看裁剪设置，位置在运行demo时。  \n\n转换权重时，大约需要80G内存，可以尝试增大swap空间。   \n我原本以为翻译这篇文档就能帮助大家部署，但自己实际部署后，发现中间有超级多的坑，非常不利于新手。后续我准备制作一个一键部署包，方便大家。敬请期待～ 有新消息我会及时发布到群里面。  \n\n这是我最近发现的一个[一键安装包](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fcamenduru\u002FMiniGPT-4-colab\u002Fblob\u002Fmain\u002Fminigpt4_colab.ipynb#scrollTo=QdfSfmJD4fAc)。感谢@camenduru同学。很奇怪的是，他的模型只有433MB大小，而我转换出来的有37G。      \n问题解决了，项目实际运行时，还是需要去下载模型的。   \n\n---  \n\n目前测试下来，一键安装包运行时需要17G显存。   \n\n感谢群友成浩同学提供的Windows安装踩坑指南 https:\u002F\u002Fxlch.wolai.com\u002FpBtGyPh6hyGx118o4deTk    \n\n如果翻译对您有帮助，请帮忙在右上角点击star。  \n[欢迎加入国内AI商业应用交流群](#国内交流群)  \n\n## 简介  \n- MiniGPT-4使用一个投影层来将来自BLIP-2（一种视觉语言预训练模型）的冻结视觉编码器与冻结的LLM Vicuna（一种开源大型语言模型）对齐。  \n- 我们通过两个阶段来训练MiniGPT-4。第一个传统的预训练阶段在使用4个NVIDIA A100 GPU大约10小时内，使用大约500万个图像-文本对进行训练。第一阶段过后，Vicuna能够理解图像，但其生成能力受到了严重影响。  \n- 为了解决这个问题和提高可用性，我们提出了一种通过模型和ChatGPT自身创建高质量图像-文本对的新方法。基于此，我们创建了一个小型（总共3500对）但高质量的数据集。  \n- 第二个微调阶段在对话模板上使用该数据集进行训练，以显著提高其生成可靠性和整体可用性。令人惊讶的是，这个阶段计算效率很高，只需要使用单个NVIDIA A100 GPU大约7分钟的时间。  \n- MiniGPT-4能够产生许多类似于GPT-4中展示的新兴视觉语言理解(VLU)能力。  \n\n\n![overview](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_c2e5cd546ef7.png)  \n\n\n入门指南：  \n### 安装  \n\n**1.准备代码和环境**  \n\n请先将我们的代码库克隆到本地，创建一个Python环境，然后通过以下命令激活它  \n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4.git\ncd MiniGPT-4\nconda env create -f environment.yml\nconda activate minigpt4\n```\n\n**2.准备预训练的Vicuna权重**  \n\n不想自己折腾的直接下载我们准备好的权重（公开可能会有版权问题，所以暂时先放到微信群了。），然后跳转到第 3 步  \n\n当前版本的MiniGPT-4是建立在Vicuna-13B v0版本之上的。请参考我们的说明[here](PrepareVicuna.md)来准备Vicuna权重。  \n\n### here 的翻译如下：  \n如何准备Vicuna权重  \n\nVicuna是一种基于LLAMA的大型语言模型(LLM)，性能接近于ChatGPT，并且是开源的。我们当前使用的是Vicuna-13B v1.1版本。  \n\n为了准备Vicuna的权重，首先从 https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v1.1 下载Vicuna的增量权重。如果你已经安装了git-lfs（https:\u002F\u002Fgit-lfs.com）， 可以通过以下方式完成：  \n\n```bash\ngit lfs install\n# git clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v0 \ngit clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v1.1 \n```\n请注意，这并不是直接可用的工作权重，而是工作权重与LLAMA-13B原始权重之间的差异（由于LLAMA的许可规则，我们无法分发LLAMA的权重）。  \n\n然后，您需要获取原始的LLAMA-13B权重，可以按照HuggingFace提供的说明[here](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Ftransformers\u002Fmodel_doc\u002Fgpt2.html#transformers-gpt2-preprocessing-script)或者从互联网上下载。  \n\n### 原始权重获取如下：  \n提示：  \n\n直接使用迅雷下载，[种子在此](CDEE3052D85C697B84F4C1192F43A2276C0DAEA0.torrent)  \n\n下面是备选方案：  \n---- 备选方案开始。----  \n\n可以通过填写表格来获取LLaMA模型的权重。你肯定不用填写，因为“热心网友”已经泄漏出来了  \n网址如下：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fllama\u002Fissues\u002F149  \n\n小白请推荐百度网盘 https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1ujG85wgQFuIyf74N9k2MDQ?pwd=nu4d  \n不充会员的，可以使用 ipfs，或者迅雷。具体方法如下：  \n\n```\n# 找到这个部分，你可以直接点击链接进入，使用迅雷下载。\nFull backup: ipfs:\u002F\u002FQmb9y5GCkTG7ZzbBWMu2BXwMkzyCKcUjtEKPpgdZ7GEFKm\n\n7B: ipfs:\u002F\u002FQmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw \n13B: ipfs:\u002F\u002FQmPCfCEERStStjg4kfj3cmCUu1TP7pVQbxdFMwnhpuJtxk \n30B: ipfs:\u002F\u002FQmSD8cxm4zvvnD35KKFu8D9VjXAavNoGWemPW1pQ3AF9ZZ \n65B: ipfs:\u002F\u002FQmdWH379NQu8XoesA8AFw9nKV2MpGR4KohK7WyugadAKTh\n\n也可以使用Kubo CLI中的以下命令：\n\n# 可选：预加载 7B 模型。检索您尚未拥有的内容。如有需要，请替换为其他 CID。\nipfs refs -r QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw\n\n# 可选：固定7B模型。GC会删除您不使用的旧内容，这可以防止启用 GC 后模型被清除。\nipfs pin add QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw\n\n# 通过CLI从IPFS下载并保存到磁盘：\nipfs get QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw --output .\u002F7B\n\n```\n下载完成后，去百度网盘下载 tokenizer_checklist.chk tokenizer.model 这2个文件。   \n\n---- 备选方案结束。----  \n\n文件夹结构如下：  \n```\n.\n├── 13B\n│   ├── =\n│   ├── checklist.chk\n│   ├── consolidated.00.pth\n│   ├── consolidated.01.pth\n│   └── params.json\n├── tokenizer_checklist.chk\n└── tokenizer.model\n\n```\n\n\n下载完权重之后，需要使用转换脚本将它们转换为Hugging Face Transformers格式。可以使用以下命令（示例）调用脚本：  \n脚本地址：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Ftransformers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsrc\u002Ftransformers\u002Fmodels\u002Fllama\u002Fconvert_llama_weights_to_hf.py  \n\n```\n# 转换之前，建议安装环境依赖，否则转换模型到一半会报错，极其浪费时间。\n\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat\ncd FastChat\n# 查看tag\ngit tag\n# 切换到最新的tag分支\ngit checkout v0.2.3\n# 安装\npip install -e .\n\n# 安装其他依赖\npip install transformers[sentencepiece]\n```\n\n# 注意，这里，需要安装 Transformers（一个流行的自然语言处理库）环境。国内镜像源更新不及时，请使用原版 pip 源，或者直接从项目安装\n其他依赖：如果出现 timeout，可以使用代理，或者版本不要求最新时，使用国内源\n\n```bash\npython src\u002Ftransformers\u002Fmodels\u002Fllama\u002Fconvert_llama_weights_to_hf.py \\\n    --input_dir \u002Fpath\u002Fto\u002Fdownloaded\u002Fllama\u002Fweights --model_size 7B --output_dir \u002Foutput\u002Fpath\n```\n\n报错解决：\n```\nValueError: Couldn't instantiate the backend tokenizer from one of:\n\nhttps:\u002F\u002Fstackoverflow.com\u002Fquestions\u002F65431837\u002Ftransformers-v4-x-convert-slow-tokenizer-to-fast-tokenizer\n\npip install transformers[sentencepiece]\n\n```\n\n注意：请将上述地址替换为您的文件系统中的实际路径。   \n\n转换完成后，可通过以下方式加载模型和分词器：\n\n```python\nfrom transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer\n\ntokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(\"\u002Foutput\u002Fpath\")\nmodel = LlamaForCausalLM.from_pretrained(\"\u002Foutput\u002Fpath\")\n```\n\n当这两个权重准备好后，我们可以使用 Vicuna（一种开源大型语言模型）团队的工具来创建真正的工作权重。首先，安装与 v0 Vicuna 兼容的库：\n\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat.git@v0.1.10\n```\n\n然后，运行以下命令以创建最终的工作权重：\n\n```bash\npython -m fastchat.model.apply_delta --base \u002Fpath\u002Fto\u002Fllama-13b-hf\u002F  --target \u002Fpath\u002Fto\u002Fsave\u002Fworking\u002Fvicuna\u002Fweight\u002F  --delta \u002Fpath\u002Fto\u002Fvicuna-13b-delta-v0\u002F\n```\n\n报错解决：\n```\nValueError: Tokenizer class LLaMATokenizer does not exist or is not currently imported.\n修改 llama-13b-hf\u002Ftokenizer_config.json\u002F 的  \"tokenizer_class\": \"LLaMATokenizer\" =>\n \"tokenizer_class\": \"LlamaTokenizer\"\n\nkilled \n转换 13B 需要 80G 左右内存，通常的家用电脑无法承载。可以考虑开启 swap\n参考：https:\u002F\u002Fwww.cnblogs.com\u002Ferlou96\u002Fp\u002F14578820.html#_label3_0\n    https:\u002F\u002Ftimberkito.com\u002F?p=98 \n\n\nRuntimeError: The size of tensor a (32000) must match the size of tensor b (32001) at non-singleton dimension 0\n参考：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat\u002Fissues\u002F486\n```\n现在，您可以使用 Vicuna 权重了！\n\n\n最终得到的权重文件应放置在一个文件夹内，结构如下：\n\n```\nvicuna_weights\n├── config.json\n├── generation_config.json\n├── pytorch_model.bin.index.json\n├── pytorch_model-00001-of-00003.bin\n...   \n```\n\n然后，在模型配置文件 [here](minigpt4\u002Fconfigs\u002Fmodels\u002Fminigpt4.yaml#L16) 的第 16 行设置 Vicuna 权重的路径。\n\n**3. 准备预训练的 MiniGPT-4 检查点**\n\n根据您准备的 Vicuna 模型下载预训练检查点。\n\n|                                与 Vicuna 13B 对齐的检查点                                |                               与 Vicuna 7B 对齐的检查点                                |\n:----------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------:|\n [下载](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1a4zLvaiDBr-36pasffmgpvH5P7CKmpze\u002Fview?usp=share_link) | [下载](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1RY9jV0dyqLX-o38LrumkKRh6Jtaop58R\u002Fview?usp=sharing) \n\n\n然后，在评估配置文件 [minigpt4_eval.yaml](eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml#L10) 的第 11 行设置预训练检查点的路径。\n\n### 在本地启动演示\n\n通过运行以下命令在本地机器上试用我们的演示 [demo.py](demo.py)：\n\n```\npython demo.py --cfg-path eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml  --gpu-id 0\n```\n\n为节省 GPU（图形处理单元）内存，Vicuna 默认以 8 位精度加载，搜索宽度为 1。  \n该配置需要约 23GB GPU 内存用于 Vicuna 13B 和 11.5GB GPU 内存用于 Vicuna 7B。  \n\n### 模型裁剪\n模型裁剪有多种方法。以下提供最简单的一种。（注意：模型裁剪可能会影响模型精度，导致效果不佳。建议没有经验的用户同时体验完整版，否则可能认为模型效果很差。）\n\n```shell\n# 先不写了。我发现需要我帮忙的那个朋友是3090 24G显存的，而且有4张，没有天理了！！！  他只是输错了 device编号而已。  （骂骂咧咧 。。。。。。 \n# ( 骂完手动狗头保命～ 虽然我错了，但写教程是不可能了，一辈子都不可能\n```\n\n\n对于性能更强的 GPU，您可以在配置文件 [minigpt4_eval.yaml](eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml) 中将 low_resource 设置为 False，并使用更大的搜索宽度以 16 位精度运行模型。\n\nWindows 部署遇到问题可参考此 issue https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4\u002Fissues\u002F28\n实际上，如果显存充足，可修改 minigpt4\u002Fmodels\u002Fmini_gpt4.py 第 92 行，将 load_in_8bit=False 以关闭 8 位加载，这样就不需要安装相关包。\n\n感谢 @WangRongsheng，您也可以在 [Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1OK4kYsZphwt5DXchKkzMBjYF6jnkqh4R?usp=sharing) 上运行我们的代码。\n### 训练\nMiniGPT-4 的训练包含两个对齐阶段。\n\n**1. 第一阶段预训练**\n\n在第一阶段预训练中，使用来自 LAION 和 CC 数据集的图像-文本对训练模型，以对齐视觉和语言模型。要下载和准备数据集，请查看我们的 [第一阶段数据集准备说明](dataset\u002FREADME_1_STAGE.md)。\n第一阶段完成后，视觉特征被映射并可被语言模型理解。\n要启动第一阶段训练，请运行以下命令。在我们的实验中，使用了 4 个 A100 GPU。\n您可以在配置文件 [train_configs\u002Fminigpt4_stage1_pretrain.yaml](train_configs\u002Fminigpt4_stage1_pretrain.yaml) 中更改保存路径。\n\n```bash\ntorchrun --nproc-per-node NUM_GPU train.py --cfg-path train_configs\u002Fminigpt4_stage1_pretrain.yaml\n```\n\n仅包含第一阶段训练的 MiniGPT-4 检查点可在此处下载\n[here](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1u9FRRBB3VovP1HxCAlpD9Lw4t4P6-Yq8\u002Fview?usp=share_link)。\n与第二阶段后的模型相比，此检查点常生成不完整和重复的句子。\n\n\n**2. 第二阶段微调**\n\n在第二阶段中，我们使用自行创建的小型高质量图像-文本对数据集，并将其转换为对话格式，以进一步对齐 MiniGPT-4。\n要下载和准备我们的第二阶段数据集，请查看我们的 [第二阶段数据集准备说明](dataset\u002FREADME_2_STAGE.md)。\n要启动第二阶段对齐，请先在 [train_configs\u002Fminigpt4_stage2_finetune.yaml](train_configs\u002Fminigpt4_stage2_finetune.yaml) 中指定第一阶段训练的检查点文件路径。\n您也可在该文件中指定输出路径。\n然后，运行以下命令。在我们的实验中，使用了 1 个 A100 GPU。\n\n```bash\ntorchrun --nproc-per-node NUM_GPU train.py --cfg-path train_configs\u002Fminigpt4_stage2_finetune.yaml\n```\n\n经过第二阶段对齐，MiniGPT-4 能够以连贯且易于理解的方式讨论图像。\n\n## 致谢\n\n+ [BLIP2](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Ftransformers\u002Fmain\u002Fmodel_doc\u002Fblip-2)：MiniGPT-4 的模型架构基于 BLIP-2。如果您尚未了解，请务必查看这一优秀的开源工作！\n+ [Lavis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalesforce\u002FLAVIS)：本仓库基于 Lavis 构建！\n+ [Vicuna](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat)：仅含 13B 参数的 Vicuna 展现出强大的语言能力，且为开源项目！\n\n如果您在研究或应用中使用 MiniGPT-4，请引用以下 BibTeX：\n\n```bibtex\n@misc{zhu2022minigpt4,\n      title={MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models}, \n      author={Deyao Zhu and Jun Chen and Xiaoqian Shen and xiang Li and Mohamed Elhoseiny},\n      year={2023},\n}\n```\n\n## 国内交流群\n目前群主已部署 MiniGPT-4 的在线版本，知识星球成员可优先体验；未加入星球的用户可等待星球成员体验完毕后使用（通常在晚上）～\n群主会不定期发布各类优秀项目的体验版本供大家试用，知识星球主要分享商业 AI 最新资讯，帮助大家节省时间。欢迎各位读者和朋友为我的项目点赞！\n\n|              关注公众号加群               |                      知识星球                       |\n|:-------------------------------:|:-----------------------------------------------:|\n| \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_0a342257e6d0.png\" width=\"300\"\u002F> |  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_readme_7f5348bb5228.jpeg\" width=\"300\"\u002F> |\n\n## 许可证  \n本仓库采用 [BSD 3-Clause 许可证](LICENSE.md)。  \n许多代码基于 [Lavis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalesforce\u002FLAVIS)，其许可证为 BSD 3-Clause [here](LICENSE_Lavis.md)。   \n\n## 感谢\n本项目 fork 自 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4\n大部分翻译来自 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4","# MiniGPT-4-ZH 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**：推荐 Linux（Windows 用户可参考 [issue #28](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4\u002Fissues\u002F28)）\n- **GPU 显存**：\n  - Vicuna-13B：约 23GB（8位量化）或 35GB+（16位）\n  - Vicuna-7B：约 11.5GB（8位量化）或 17GB（一键安装包实测）\n- **内存**：转换权重时需约 80GB，建议配置 swap 空间\n\n### 前置依赖\n- Python 3.8+\n- Conda\n- Git\n- Git LFS（`git lfs install`）\n- CUDA 11.0+\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 准备代码和环境\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVision-CAIR\u002FMiniGPT-4.git\ncd MiniGPT-4\nconda env create -f environment.yml\nconda activate minigpt4\n```\n\n### 2. 准备预训练权重（推荐国内方案）\n\n**方案一：使用一键安装包（推荐新手）**\n```bash\n# 使用 Colab 一键部署（无需本地配置）\n[![Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fcamenduru\u002FMiniGPT-4-colab\u002Fblob\u002Fmain\u002Fminigpt4_colab.ipynb)\n```\n\n**方案二：手动准备 Vicuna 权重**\n\n1. 下载 LLaMA-13B 原始权重（国内镜像）：\n   - 百度网盘：https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1ujG85wgQFuIyf74N9k2MDQ?pwd=nu4d\n   - 需包含 `tokenizer_checklist.chk` 和 `tokenizer.model` 文件\n\n2. 下载 Vicuna-13B 增量权重：\n   ```bash\n   git lfs install\n   git clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Flmsys\u002Fvicuna-13b-delta-v1.1\n   ```\n\n3. 转换权重（需 FastChat）：\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat\n   cd FastChat\n   git checkout v0.2.3\n   pip install -e .\n   pip install transformers[sentencepiece]\n   ```\n\n4. 合并权重：\n   ```bash\n   python -m fastchat.model.apply_delta \\\n     --base \u002Fpath\u002Fto\u002Fllama-13b-hf\u002F \\\n     --target \u002Fpath\u002Fto\u002Fsave\u002Fvicuna\u002Fweight\u002F \\\n     --delta \u002Fpath\u002Fto\u002Fvicuna-13b-delta-v1.1\u002F\n   ```\n\n5. 在 `minigpt4\u002Fconfigs\u002Fmodels\u002Fminigpt4.yaml` 第 16 行设置权重路径\n\n### 3. 准备 MiniGPT-4 检查点\n\n下载预训练检查点（根据 Vicuna 版本选择）：\n\n| Vicuna 版本 | 下载链接 |\n|------------|---------|\n| Vicuna-13B | [百度网盘](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1a4zLvaiDBr-36pasffmgpvH5P7CKmpze\u002Fview?usp=share_link) |\n| Vicuna-7B  | [百度网盘](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1RY9jV0dyqLX-o38LrumkKRh6Jtaop58R\u002Fview?usp=sharing) |\n\n在 `eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml` 第 11 行设置检查点路径\n\n## 基本使用\n\n### 启动本地演示\n\n```bash\npython demo.py --cfg-path eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml --gpu-id 0\n```\n\n### 使用说明\n- 默认使用 8 位量化以节省显存\n- 访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:7860` 打开 Web 界面\n- 上传图片后即可与模型对话，询问图片内容\n\n### 显存优化（可选）\n如需更高精度（需更多显存），修改 `eval_configs\u002Fminigpt4_eval.yaml`：\n```yaml\nlow_resource: False  # 改为 False 使用 16 位精度\n```\n\n### 快速体验\n不想配置环境？直接访问在线演示：\n[![demo](figs\u002Fonline_demo.png)](https:\u002F\u002Fminigpt-4.github.io)","电商开发者小李计划为平台商品图自动生成精准中文描述，以提升卖家上架效率，但部署视觉语言模型时面临中文环境适配难题。\n\n### 没有 MiniGPT-4-ZH 时\n- 官方英文文档晦涩难懂，配置投影层和Vicuna权重时频繁出错，调试耗时超3天\n- Vicuna-13B模型需35G显存，加载图片后飙升至43G，普通工作站无法运行，被迫租用高价云服务器\n- 手动转换LLAMA权重需处理复杂差异文件，显存不足导致转换失败，反复尝试浪费大量时间\n- 遇到Windows系统兼容问题时，缺乏中文解决方案，只能零散搜索外网资料\n- 需额外研究裁剪设置或增大swap空间，分散核心开发精力，项目进度严重滞后\n\n### 使用 MiniGPT-4-ZH 后\n- 中文部署指南清晰标注关键步骤，投影层配置和权重加载一次成功，2小时内完成环境搭建\n- 一键安装包优化显存占用，仅需17G即可流畅处理商品图，本地工作站直接运行降低成本\n- 预置中文权重转换脚本自动处理LLAMA差异，避免手动操作错误，转换成功率100%\n- 集成Windows安装指南和显存问题库，系统报错30分钟内解决，开发效率提升3倍\n- 开发者专注描述逻辑优化，当天实现商品图自动生成\"复古连衣裙细节纹理清晰\"等精准文案\n\nMiniGPT-4-ZH让中文开发者跳过部署陷阱，快速将前沿视觉语言技术转化为实际业务价值。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FRiseInRose_MiniGPT-4-ZH_607057cb.png","RiseInRose","Ori","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FRiseInRose_477c24d8.jpg","Please keep remember the Original Cause ! K!",null,"https:\u002F\u002Fwww.mangatranslate.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRiseInRose",[84,88],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Python","#3572A5",99.8,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Shell","#89e051",0.2,861,99,"2026-03-30T10:49:34","BSD-3-Clause",4,"Linux, Windows","必需 NVIDIA GPU，Vicuna-13B 需 23GB+ 显存（fp16 运行时 43GB），Vicuna-7B 需 11.5GB+ 显存（最低 12GB），推荐 A100 级显卡，CUDA 版本未说明","转换权重需 80GB RAM，运行时需 14GB+ RAM",{"notes":101,"python":102,"dependencies":103},"需自行获取 Vicuna 权重（涉及版权问题）；转换模型需 80GB 内存，建议增大 swap 空间；模型裁剪可能降低精度；Windows 部署需额外配置；推荐使用 conda 管理环境；一键安装包需 17GB 显存","3.8+（未明确说明，但依赖库要求）",[104,105,106,107,108,109],"torch>=2.0","transformers>=4.30","sentencepiece","accelerate","fastchat==0.2.3","llama-cpp-python",[15,37],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:32:18.275904",[114,119,124,128,133,138],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},4489,"没有GPU时，能否使用CPU运行模型？","可以，但速度会特别慢，且需要约50G内存。如果内存不足，理论上可使用硬盘模拟内存，但推理速度将无法接受。另可参考[minigpt4.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMaknee\u002Fminigpt4.cpp)项目实现CPU优化运行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRiseInRose\u002FMiniGPT-4-ZH\u002Fissues\u002F2",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},4490,"执行demo时出现乱码，是否由于模型下载问题？","是的，问题出在下载的模型上，没有正确转换带权重的模型文件。请确保下载并正确配置带权重的模型文件，避免使用不完整的检查点。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRiseInRose\u002FMiniGPT-4-ZH\u002Fissues\u002F5",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":123},4491,"执行demo时出现乱码，是否由于matplotlib字体问题？","是的，运行demo.py时出现乱码可能由于matplotlib字体配置问题。请查看日志确认，若为字体问题，需配置matplotlib使用支持中文的字体文件以解决显示异常。",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},4492,"部署在服务器后，如何从其他电脑访问？","在代码中找到启动入口，将启动地址修改为0.0.0.0，即可从外部网络通过服务器IP和端口访问服务。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRiseInRose\u002FMiniGPT-4-ZH\u002Fissues\u002F7",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},4493,"不进行训练，仅serving模型需要多大显存？","请参考项目README文件，其中详细说明了显存需求信息，不同模型配置有具体要求。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRiseInRose\u002FMiniGPT-4-ZH\u002Fissues\u002F1",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},4494,"运行demo时出现'PytorchStreamReader failed reading zip archive'错误如何解决？","此错误通常由于模型文件下载不完整导致。请重新下载模型文件（如pretrained_minigpt4.pth），确保文件完整无损坏，避免使用失效的下载链接。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRiseInRose\u002FMiniGPT-4-ZH\u002Fissues\u002F18",[]]