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看图说话，AI开源软件MiniGPT-4本地化部署
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项目地址：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 视频过程经过加速，实际需要1小时左右，安装过程中如果发现很慢，属于正常现象 视频中使用的命令如下： git clone https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.git vi MiniGPT-4/environment.yml conda env create -f MiniGPT-4/environment.yml conda activate minigpt4 git lfs install git clone https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0 mkdir -p llama/13B wget https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/tokenizer.model -O ./tokenizer.model wget https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/tokenizer_checklist.chk -O ./tokenizer_checklist.chk wget https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/13B/consolidated.00.pth -O ./13B/consolidated.00.pth wget https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/13B/consolidated.01.pth -O ./13B/consolidated.01.pth wget https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/13B/params.json -O ./13B/params.json wget https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/13B/checklist.chk -O ./13B/checklist.chk git clone https://github.com/huggingface/transformers.git mkdir llama-13B-hf python transformers/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir llama/ --model_size 13B --output_dir llama-13B-hf/ pip install git+https://github.com/lm-sys/FastChat.git@v0.1.10 mkdir vicuna_weights python -m fastchat.model.apply_delta --base llama-13B-hf/ --target vicuna_weights/ --delta vicuna-13b-delta-v0/ mv vicuna_weights MiniGPT-4/ cd MiniGPT-4/ mkdir checkpoints pip install gdown gdown --fuzzy -O checkpoints/ "https://drive.google.com/file/d/1a4zLvaiDBr-36pasffmgpvH5P7CKmpze/view?usp=share_link" vi minigpt4/configs/models/minigpt4.yaml vi eval_configs/minigpt4_eval.yaml python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml --gpu-id 0
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