引言
本博客介绍LLava1.5多模态大模型的安装教程、训练教程、预测教程，也会涉及到hugging face使用与wandb使用。
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一、系统环境
ubuntu 20.04
gpu: 2*3090
cuda:11.6
二、LLava环境安装
1、代码下载
git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git
cd LLaVA
2、虚拟环境构建
conda create -n llava python=3.10 -y
conda activate llava
pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support
3、模型预测安装
pip install -e .
4、模型训练环境安装
pip install -e ".[train]"
pip install flash-attn --no-build-isolation # 可能安装失败
5、flash-attn离线环境安装
根据对应环境格式下载相应flash-attn，
flash-attn下载链接点击这里
实际为whl的离线文件，在使用pip install *.whl 即可
三、LLava推理运行
1、启动网页预测(类似服务端与客户端)
Launch a controller
python -m llava.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000
Launch a gradio web server.
python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload
注:host 0.0.0.0表示自动填充本机ip，网页将其替换本机ip即可，web server启动后会有网页ip，若在其它电脑将其0.0.0.0替换运行服务器的ip即可。
2、推理权重下载
我们使用llava-v1.5-7b模型做推理。
llava-v1.5-7b权重下载
权重下载地址:点击这里
权重下载，需要使用hugging face才能下载，自己注册账号即可，文件格式如下：
将图示文件全部下载，内有一个config.json文件，该文件很重要，部分内容如下：
该文件可看出视觉编码也缺少相应权重，需下载如下内容，并将其路径修改本地权重保存文件。
clip-vit-large-patch14-336权重下载
权重下载地址:点击这里
该文件可通过点击链接连接，也可在hugging face自行搜索。
同理，也是全部下载，放到一个文件夹中。
3、启动预测模型
若已完成权重下载，便可执行以下模型启动命令，而–model-path后面需跟模型权重路径文件，若联网能范文hugging face便可无需修改直接使用官方给定命令。
python -m llava.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path liuhaotian/llava-v1.5-13b
–load-4bit: 该指令也可加上，使用4bit模型推理
四、LLava的lora训练
1、权重下载
根据下图的finetune_lora.sh文件指定权重在hugging face下载即可，如下图。
下载好对应权重，即可修改路径路径，如下：
2、数据准备
使用官网也行，若不想下载太多，使用下面代码准备部分也行，如下：
import json
if __name__ == '__main__':
json_root=r'*\llava_v1_5_mix665k.json'
with open(json_root, 'r') as f:
json_info = json.load(f)
save_info=json_info[:1000]+json_info[480000:481000]+json_info[620000:621000]
with open('info.json', 'w') as fp:
json.dump(save_info, fp, indent=4)
数据图如下：
3、训练命令
我是将其移动到LLAVA文件内，直接执行此命令：
finetune_lora.sh
4、报错处理
模型有可能报数据错误，此时不用担心，该问题是数据的问题，如下：
直接修改上面代码如下：
def get_modality_length_grouped_indices(lengths, batch_size, world_size, generator=None):
# We need to use torch for the random part as a distributed sampler will set the random seed for torch.
assert all(l != 0 for l in lengths), "Should not have zero length."
mm_indices, mm_lengths = zip(*[(i, l) for i, l in enumerate(lengths) if l > 0])
# lang_indices, lang_lengths = zip(*[(i, -l) for i, l in enumerate(lengths) if l < 0])
lang_indices, lang_lengths=mm_indices, mm_lengths
assert len(mm_indices) > 0, "Should have at least one multimodal sample."
assert len(lang_indices) > 0, "Should have at least one language sample."
也有可能有其它数据问题，是可能无eval数据，添加以下红色框即可，如下:
5、训练效果
若完成以上方式，使用训练命令，可实现如下训练效果：
6、训练使用wandb
llava训练自带wandb方式显示化查看，训练代码会自动提醒你，你只需注册，然后将其key复制，即可实现，其效果如下：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-741363.html
总结
以上便llava所有运行过程，愿踩过的坑对你有帮助。最后，我额外说下，我使用4090显卡搭建，跑测试问题不大，大概16g左右吧，跑训练一张24G卡有些够呛。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741363.html
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