Tarsier安装部署指南
Tarsier适合有一定技术背景的用户，如开发者和研究人员使用。下面详细介绍安装流程：
环境准备
- 确保Python 3.9或更高版本
- 建议使用conda创建虚拟环境：
conda create -n tarsier python=3.9
conda activate tarsier
模型下载与安装
- 克隆项目仓库：
git clone https://github.com/bytedance/tarsier.git - 切换到Tarsier2分支：
git checkout tarsier2 - 运行安装脚本安装依赖：
bash setup.sh - （可选）对于GPU用户，安装带CUDA支持的PyTorch：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 - 从Hugging Face下载模型权重：
huggingface-cli download omni-research/Tarsier2-7b
验证安装
运行快速测试脚本，确认安装成功：
python3 -m tasks.inference_quick_start --model_name_or_path path/to/Tarsier2-7b --input_path assets/videos/coffee.gif
本答案来源于文章《Tarsier：生成高质量视频描述的开源视频理解模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何安装和运行Tarsier视频理解模型？
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