Paligemma 3b Ft Nlvr2 224

🚀 PaliGemma模型卡片

PaliGemma是一款多功能輕量級視覺語言模型（VLM），它以圖像和文本作為輸入並生成文本輸出，支持多語言。該模型在多種視覺語言任務（如圖像和短視頻字幕、視覺問答、文本閱讀、目標檢測和目標分割）的微調性能上表現出色。

🚀 快速開始

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模型頁面：PaliGemma

Transformers PaliGemma 3B權重，在 NLVR2 數據集上使用224*224輸入圖像進行微調。這些模型僅以float32、bfloat16和float16格式提供，用於研究目的。微調配置可在 big_vision 中找到。

資源和技術文檔：

• 負責任的生成式AI工具包
• Kaggle上的PaliGemma
• Vertex模型花園中的PaliGemma

使用條款：條款

作者：Google

✨ 主要特性

• 多功能性：支持多種視覺語言任務，如圖像和短視頻字幕、視覺問答、目標檢測和目標分割。
• 多語言支持：能夠處理多種語言的輸入和輸出。
• 輕量級設計：基於開放組件構建，具有高效的性能。

📦 安裝指南

若要使用8位或4位精度自動運行推理，你需要安裝 bitsandbytes：

pip install bitsandbytes accelerate

💻 使用示例

基礎用法

PaliGemma是單輪視覺語言模型，不適用於對話場景，在針對特定用例進行微調時效果最佳。你可以通過任務前綴（如“detect”或“segment”）來配置模型要解決的任務。以下是在CPU上以默認精度（float32）運行的示例：

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 指示模型創建西班牙語字幕
prompt = "caption es"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
input_len = model_inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]
    decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
    print(decoded)

輸出：Un auto azul estacionado frente a un edificio.

高級用法

在CUDA上運行其他精度

為方便起見，倉庫中包含已轉換為 bfloat16 和 float16 的權重版本，你可以使用它們來減小下載大小並避免在本地計算機上進行類型轉換。以下是在NVIDIA CUDA卡上運行 bfloat16 的示例：

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"
device = "cuda:0"
dtype = torch.bfloat16

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=dtype,
    device_map=device,
    revision="bfloat16",
).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 指示模型創建西班牙語字幕
prompt = "caption es"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
input_len = model_inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]
    decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
    print(decoded)

以4位/8位加載模型

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig

model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"
device = "cuda:0"
dtype = torch.bfloat16

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, quantization_config=quantization_config
).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 指示模型創建西班牙語字幕
prompt = "caption es"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
input_len = model_inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]
    decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
    print(decoded)

📚 詳細文檔

模型信息

模型概述

PaliGemma受 PaLI-3 啟發，基於開放組件（如 SigLIP視覺模型 和 Gemma語言模型）構建。它以圖像和文本作為輸入，生成文本作為輸出，支持多語言。

模型架構

PaliGemma由 Transformer解碼器 和 視覺Transformer圖像編碼器 組成，總共有30億個參數。文本解碼器從 Gemma-2B 初始化，圖像編碼器從 SigLIP-So400m/14 初始化。PaliGemma按照PaLI-3的方法進行訓練。

輸入和輸出

• 輸入：圖像和文本字符串，如為圖像添加字幕的提示或問題。
• 輸出：針對輸入生成的文本，如圖像的字幕、問題的答案、目標邊界框座標列表或分割碼字。

模型數據

預訓練數據集

PaliGemma在以下數據集的混合上進行預訓練：

• WebLI：WebLI (Web Language Image) 是一個基於公共網絡構建的網絡規模多語言圖像文本數據集。使用多種WebLI分割來獲得多功能的模型能力，如視覺語義理解、目標定位、視覺情境文本理解、多語言能力等。
• CC3M-35L：從網頁中精心挑選的英語圖像 - 替代文本對（Sharma等人，2018）。我們使用 Google Cloud Translation API 將其翻譯成另外34種語言。
• VQ²A-CC3M-35L/VQG-CC3M-35L：VQ2A-CC3M的一個子集（Changpinyo等人，2022a），使用 Google Cloud Translation API 翻譯成與CC3M-35L相同的另外34種語言。
• OpenImages：基於 OpenImages數據集 通過手工規則生成的檢測和目標感知問題及答案（Piergiovanni等人，2022）。
• WIT：從維基百科收集的圖像和文本（Srinivasan等人，2021）。

數據責任過濾

為了在乾淨的數據上訓練PaliGemma，對WebLI應用了以下過濾：

• 色情圖像過濾：此過濾器移除被認為具有色情性質的圖像。
• 文本安全過濾：識別並過濾掉與不安全文本配對的圖像。不安全文本是指被認為包含或涉及兒童性虐待材料、色情內容、粗俗語言或其他冒犯性內容的文本。
• 文本毒性過濾：進一步使用 Perspective API 識別並過濾掉與被認為具有侮辱性、淫穢、仇恨或其他毒性的文本配對的圖像。
• 文本個人信息過濾：使用 Cloud Data Loss Prevention (DLP) API 過濾某些個人信息和其他敏感數據，以保護個人隱私。移除了如社會安全號碼和 其他敏感信息類型 等標識符。
• 其他方法：根據我們的政策和實踐，基於內容質量和安全性進行過濾。

實現信息

硬件

PaliGemma使用最新一代的張量處理單元（TPU）硬件（TPUv5e）進行訓練。

軟件

訓練使用了 JAX、Flax、TFDS 和 big_vision。JAX允許研究人員利用最新一代的硬件（包括TPU）來更快、更高效地訓練大型模型。TFDS用於訪問數據集，Flax用於模型架構。PaliGemma的微調代碼和推理代碼在 big_vision GitHub倉庫中發佈。

評估信息

基準測試結果

為了驗證PaliGemma對各種學術任務的可遷移性，我們在每個任務上對預訓練模型進行微調。此外，我們還使用遷移任務的混合訓練了混合模型。我們報告了不同分辨率下的結果，以瞭解哪些任務從更高的分辨率中受益。重要的是，這些任務或數據集都不是預訓練數據混合的一部分，並且它們的圖像已從網絡規模的預訓練數據中明確移除。

混合模型（在遷移任務的混合上微調）

單任務（在單個任務上微調）

由於表格內容較多，此處省略具體表格，你可參考原文中的表格內容。

🔧 技術細節

PaliGemma的設計和實現涉及多個技術方面，包括模型架構、預訓練數據集、數據過濾方法、訓練硬件和軟件等。通過對這些技術細節的優化，PaliGemma在多種視覺語言任務中表現出色。

📄 許可證

本模型遵循gemma許可。