安装准备
首先需要配置Python 3.9环境，建议使用conda管理虚拟环境。
安装步骤
- 克隆仓库：在终端运行
git clone https://github.com/OpenGVLab/InternVL.git并进入目录 - 创建虚拟环境：使用
conda create -n internvl python=3.9 -y创建环境 - 安装基础依赖：运行
pip install -r requirements.txt安装核心库
可选安装
- 安装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)注意事项
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。
本答案来源于文章《InternVL：开源多模态大模型，支持图像、视频和文本处理》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在本地安装和配置InternVL以进行多模态对话？
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