VLM-R1: um modelo de linguagem visual para localizar alvos de imagem por meio de linguagem natural

O VLM-R1 é um projeto de modelagem de linguagem visual de código aberto desenvolvido pelo Om AI Lab e hospedado no GitHub. O projeto é baseado em DeepSeek O método R1, combinado com o Qwen2.5-VL O VLM-R1 é particularmente hábil em lidar com a Compreensão de Expressão Representacional (REC), por exemplo, respondendo a perguntas como "Onde está a xícara vermelha na imagem?" e identificando alvos em uma imagem. Alvos. O projeto fornece scripts de instalação detalhados, suporte a conjuntos de dados e código de treinamento para que desenvolvedores e pesquisadores explorem e desenvolvam tarefas de linguagem visual. Em fevereiro de 2025, o projeto recebeu quase 2.000 estrelas no GitHub, demonstrando seu amplo interesse em IA multimodal.

Endereço de demonstração: https://huggingface.co/spaces/omlab/VLM-R1-Referral-Expression

Lista de funções

• Refere-se à Expressão Representacional de Compreensão (REC)Capacidade de analisar comandos de linguagem natural para localizar alvos específicos em uma imagem.
• Processamento conjunto de imagens e textosSuporte para entrada simultânea de imagem e texto para gerar resultados de análise precisos.
• Otimização do aprendizado aprimoradoR1: Aprimoramento do desempenho do modelo em tarefas visuais complexas por meio de treinamento com o método R1.
• Código de treinamento de código abertoScripts de treinamento completos e arquivos de configuração são fornecidos para facilitar a personalização do modelo.
• Suporte a conjuntos de dadosRecursos integrados de download e processamento de conjuntos de dados COCO e RefCOCO simplificam o processo de desenvolvimento.
• Suporte de inferência de alto desempenhoCompatível com Flash Attention e outras tecnologias para melhorar a eficiência da computação.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O VLM-R1 é um projeto baseado em Python que requer determinadas configurações de ambiente para ser executado. Aqui estão as etapas detalhadas de instalação e uso para ajudar os usuários a começar rapidamente.

1. preparação ambiental

• Instalação do AnacondaRecomendamos que você use o Anaconda para gerenciar seu ambiente Python para garantir a compatibilidade do sistema. Download: site oficial do Anaconda. Após a conclusão da instalação, abra o terminal.
• Criação de um ambiente virtualDigite o seguinte comando no terminal para criar um arquivo chamado vlm-r1 Ambiente Python 3.10:

  conda create -n vlm-r1 python=3.10

• ambiente de ativaçãoAtivação: Ative o ambiente que você acabou de criar:

  conda activate vlm-r1
  

2. instalar as dependências do projeto

• projeto de clonagemFaça o download do repositório de código do VLM-R1 localmente. Abra um terminal e digite:

  git clone https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1.git  
  cd VLM-R1
  

• Execute o script de instalaçãoO projeto fornece um setup.sh Script para instalação automatizada de dependências. Execute-o no terminal:

  bash setup.sh
  

  Esse script instala as bibliotecas principais, como PyTorch, Transformers, etc., para garantir que o ambiente esteja pronto.

3. preparação de dados

• Download do conjunto de dados COCOVLM-R1: o VLM-R1 foi treinado usando o conjunto de dados de imagem COCO Train2014. Execute o seguinte comando para fazer o download e descompactá-lo:

  wget http://images.cocodataset.org/train2014/train2014.zip  
  unzip train2014.zip -d <your_image_root>
  

  Anote o caminho de descompactação <your_image_root>que será necessário nas configurações subsequentes.

• Faça o download do arquivo de rotulagem do RefCOCORefCOCO: O conjunto de dados RefCOCO é usado para se referir a tarefas de representação. O link para download pode ser encontrado na documentação do projeto, descompacte-o e coloque-o no diretório apropriado.

4. modelos de treinamento

• Configuração dos parâmetros de treinamento: Acesso src/open-r1-multimodal edite os parâmetros no script de treinamento. Exemplo:

  cd src/open-r1-multimodal
  

  modificações grpo_rec.py ou especificar parâmetros ao executar o comando. A seguir, um exemplo de comando:

  torchrun --nproc_per_node=8 --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr="127.0.0.1" --master_port="12346" \  
  src/open_r1/grpo_rec.py \  
  --deepspeed local_scripts/zero3.json \  
  --output_dir output/my_model \  
  --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct \  
  --dataset_name data_config/rec.yaml \  
  --image_root <your_image_root> \  
  --max_prompt_length 1024 \  
  --num_generations 8 \  
  --per_device_train_batch_size 1 \  
  --gradient_accumulation_steps 2 \  
  --logging_steps 1 \  
  --bf16 \  
  --torch_dtype bfloat16 \  
  --num_train_epochs 2 \  
  --save_steps 100
  

  • Descrição do parâmetro:
    • --nproc_per_nodeNúmero de GPUs: Número de GPUs, a ser ajustado para seu hardware.
    • --image_rootSubstitua pelo caminho do conjunto de dados COCO.
    • --output_dirCaminho para salvar o modelo: O caminho para salvar o modelo.

5. fluxo de operação funcional

Refere-se à Expressão Representacional de Compreensão (REC)

• Execução de scripts de testeApós a conclusão do treinamento, use o script de teste fornecido para verificar a eficácia do modelo. Digite src/eval Catálogo:

  cd src/eval  
  python test_rec_r1.py --model_path <your_trained_model> --image_root <your_image_root> --annotation_path <refcoco_annotation>
  

• Exemplo de entrada. Carregue uma imagem e digite uma pergunta como "Onde está o carro azul na imagem?". . O modelo retornará as coordenadas ou a descrição do local de destino.

Análise de imagens e textos

• Prepare-se para entrarArquivo de imagem: Coloque o arquivo de imagem e o texto da pergunta no diretório especificado ou especifique o caminho diretamente no script.
• raciocínio de execuçãoUsando o script de teste acima, o modelo gera uma análise do conteúdo da imagem, por exemplo, categoria do objeto, posição etc.

Treinamento personalizado

• Modificar o conjunto de dadosSe você quiser usar seu próprio conjunto de dados, edite o data_config/rec.yamlAdicione caminhos de imagem e arquivos rotulados.
• Ajuste dos hiperparâmetrosModificado para atender às necessidades do mandato grpo_rec.py Parâmetros como taxa de aprendizado, tamanho do lote, etc. no

6. cuidados

• Requisitos de hardwareRecomendamos o uso de uma GPU com pelo menos 8 GB de RAM, ou menos, se os recursos forem limitados. num_generations para reduzir o espaço ocupado pela memória.
• modo de depuraçãoPode ser definido durante o treinamento export DEBUG_MODE="true"Visualize o registro detalhado.
• Suporte à comunidadeSe tiver problemas, faça perguntas na página de problemas do GitHub e a equipe e a comunidade do Om AI Lab ajudarão.

Seguindo as etapas acima, os usuários podem instalar e usar totalmente o VLM-R1 para começar rapidamente e aproveitar seus recursos avançados, quer estejam realizando pesquisas sobre tarefas de visão ou desenvolvendo aplicações no mundo real.