Vorbereitung der Umwelt
Für die Installation des VLM-R1 sind die folgenden Vorbereitungen erforderlich:
- Python-UmgebungEs wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung für Python 3.10 mit Anaconda zu erstellen.
- Klonprojekt: Verwenden Sie git clone, um das VLM-R1-Repository zu erhalten.
- Installation von AbhängigkeitenDas Projekt enthält ein setup.sh-Skript, mit dem die erforderlichen Abhängigkeiten automatisch installiert werden.
Detaillierte Installationsschritte
- Erstellen Sie eine spezielle Umgebung über conda: conda create -n vlm-r1 python=3.10
- Aktivierungsumgebung: conda activate vlm-r1
- Klonen Sie das Projekt: git clone https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1.git
- Wechseln Sie in das Projektverzeichnis: cd VLM-R1
- Führen Sie das Setup-Skript aus: bash setup.sh
Das Skript setup.sh installiert automatisch die folgenden Hauptabhängigkeiten:
- PyTorch-Framework für tiefes Lernen
- Transformatoren-Bibliothek
- Andere notwendige Python-Bibliotheken
caveat
Für eine optimale Leistung wird ein NVIDIA-Grafikprozessor empfohlen. Wenn der CPU-Modus verwendet wird, kann es zu einem Leistungsengpass kommen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVLM-R1: Ein visuelles Sprachmodell zur Lokalisierung von Bildzielen durch natürliche SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Umgebungsvorbereitungen und Abhängigkeiten sind für die Installation von VLM-R1 erforderlich?
