インストールの準備
首先需要配置Python 3.9环境，建议使用conda管理虚拟环境。
インストール手順
- クローン倉庫ターミナルで実行
git clone https://github.com/OpenGVLab/InternVL.gitをクリックし、カタログに入る。 - 仮想環境の構築使用
conda create -n internvl python=3.9 -y環境づくり - 基本的な依存関係のインストール走る
pip install -r requirements.txtコアライブラリのインストール
オプション
- 取り付けFlash-Attention以加速推理：
pip install flash-attn==2.3.6 - 安装MMDeploy用于生产部署：
mim install mmdeploy
多模态对话使用
下载模型（如InternVL2_5-8B）后，可以使用以下代码进行多模态对话：
from lmdeploy import pipeline
from lmdeploy.vl import load_image
model = 'OpenGVLab/InternVL2_5-8B'
image = load_image('tiger.jpeg')
pipe = pipeline(model)
response = pipe(('描述这张图片', image))
print(response.text)ほら
8B模型约需16GB GPU内存，处理高分辨率图像时可能需要更多资源。
この答えは記事から得たものである。InternVL: 画像、ビデオ、テキスト処理のためのオープンソース・マルチモーダル大規模モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在本地安装和配置InternVL以进行多模态对话？
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