このプロジェクトは、開発者のニーズに応える完全なエンジニアリング・ソリューションとして設計されている。データレベルの自動ダウンロードスクリプトはCOCO2014とRefCOCOデータセットをサポートし、サポートするYAML設定ファイルはデータパイプラインを標準化します。トレーニングセッションは、Flash AttentionアクセラレーションとBF16混合精度をサポートするマルチGPU分散スクリプトを提供し、8カードA100サーバーは、3Bパラメトリックモデルのフルパラメーター微調整を完了することができます。
デプロイメントに関しては、プロジェクトはHuggingFace推論インターフェースとGradioデモシステムを統合しており、ユーザーはAPIを通じて学習済みモデルを直接呼び出すことができる。テストによると、Flash Attentionを有効にした後、RTX4090グラフィックカード1枚の推論速度は23.5 FPSに達する。また、プロジェクトにはevalディレクトリにテストスクリプトも含まれており、mAP、Recall@1、その他の指標の自動計算をサポートし、モデル開発の完全な閉ループを形成する。
この答えは記事から得たものである。VLM-R1：自然言語による画像ターゲットの位置決定のための視覚言語モデルについて
