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VLM-R1开源项目提供从数据准备到模型部署的全流程工具链

2025-09-05

1.6 K

该项目针对开发者需求设计了完整的工程化解决方案。数据层面内置自动下载脚本支持COCO2014和RefCOCO数据集，配套YAML配置文件实现数据管道标准化。训练环节提供多GPU分布式脚本，支持Flash Attention加速和BF16混合精度，8卡A100服务器可完成3B参数模型的全参数微调。

部署方面，项目集成HuggingFace推理接口和Gradio演示系统，用户可通过API直接调用训练好的模型。实测显示，启用Flash Attention后单张RTX4090显卡的推理速度达到23.5 FPS。项目还包含eval目录下的测试脚本，支持mAP、Recall@1等指标自动计算，形成完整的模型开发闭环。

本答案来源于文章《VLM-R1：通过自然语言定位图像目标的视觉语言模型》

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