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1. CogVLM 模型介绍

该模型是 CogVLM 的 paddle 实现。

CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型（VLM）。CogVLM-17B拥有100亿的视觉参数和70亿的语言参数。

CogVLM-17B在10个经典的跨模态基准测试中取得了最佳性能，包括 NoCaps, Flicker30k captioning, RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg, Visual7W, GQA, ScienceQA, VizWiz VQA and TDIUC, 并在 VQAv2, OKVQA, TextVQA, COCO 字幕等方面排名第二., 超越或匹敌 PaLI-X 55B. CogVLM还可以和你聊关于图片的话题。

本仓库提供paddle版本的 cogvlm-chat 模型

2. CogAgent 模型介绍

该模型是 CogAgent 的 paddle 实现。

CogAgent是一个基于CogVLM改进的开源视觉语言模型。CogAgent-18B拥有110亿的视觉参数和70亿的语言参数。

CogAgent-18B在9个经典的跨模态基准测试中实现了最先进的全能性能，包括VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet和POPE。

除了CogVLM已有的所有功能（视觉多轮对话，视觉定位）之外，CogAgent：

  1. 支持更高分辨率的视觉输入和对话式问答。它支持超高分辨率的图像输入，达到1120x1120。

  2. 拥有视觉Agent的能力，能够在任何图形用户界面截图上，为任何给定任务返回一个计划，下一步行动，以及带有坐标的特定操作。

  3. 增强了与图形用户界面相关的问答能力，使其能够处理关于任何图形用户界面截图的问题，例如网页、PC应用、移动应用等。

  4. 通过改进预训练和微调，提高了OCR相关任务的能力。

本仓库提供paddle版本的 cogagent-chat 模型

3. 环境准备

推荐显存：float16下推理，37G+显存；float32下推理，74G+显存

1） 安装PaddleNLP

2）安装 PaddleMix 环境依赖包

4. 快速开始

完成环境准备后，我们目前提供多轮对话方式使用：

python paddlemix/examples/cogvlm/chat_demo.py \
--model_name_or_path "THUDM/cogagent-chat"

可配置参数说明：

  • model_name_or_path: 指定CogAgent的模型名字或权重路径以及tokenizer，默认 THUDM/cogagent-chat,可选 THUDM/cogvlm-chat