Paligemma 3b Ft Rsvqa Lr 224

🚀 PaliGemma模型卡片

PaliGemma是一款多功能轻量级视觉语言模型（VLM），它结合图像和文本输入，生成文本输出，支持多语言。该模型基于开放组件构建，适用于多种视觉语言任务，如图像和短视频字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测和目标分割等。

🚀 快速开始

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模型页面：PaliGemma

Transformers PaliGemma 3B权重，在 RSVQA-LR 数据集上使用224*224输入图像进行微调。这些模型仅用于研究目的，提供float32、bfloat16和float16格式。微调配置可在 big_vision 中找到。

资源和技术文档：

• 负责任的生成式AI工具包
• Kaggle上的PaliGemma
• Vertex模型库中的PaliGemma

使用条款：条款

作者：Google

✨ 主要特性

模型信息

模型概述

PaliGemma受到 PaLI-3 的启发，基于开放组件构建，如 SigLIP视觉模型 和 Gemma语言模型。它可以同时处理图像和文本输入，并生成文本输出，支持多种语言。该模型旨在在广泛的视觉语言任务中实现领先的微调性能。

模型架构

PaliGemma由 Transformer解码器 和 视觉Transformer图像编码器 组成，总共有30亿个参数。文本解码器从 Gemma-2B 初始化，图像编码器从 SigLIP-So400m/14 初始化。PaliGemma按照PaLI-3的方法进行训练。

输入和输出

• 输入：图像和文本字符串，如图像字幕提示或问题。
• 输出：根据输入生成的文本，如图像字幕、问题答案、目标边界框坐标列表或分割码字。

模型数据

预训练数据集

PaliGemma在以下数据集的混合上进行预训练：

• WebLI：WebLI（网络语言图像） 是一个基于公共网络构建的网络规模多语言图像文本数据集。使用多种WebLI分割来获取模型的多功能能力，如视觉语义理解、目标定位、视觉情境文本理解、多语言能力等。
• CC3M-35L：从网页中精心挑选的英语图像 - 替代文本对 (Sharma等人，2018)。使用 Google Cloud Translation API 将其翻译成另外34种语言。
• VQ²A-CC3M-35L/VQG-CC3M-35L：VQ2A-CC3M的一个子集 (Changpinyo等人，2022a)，使用 Google Cloud Translation API 翻译成与CC3M-35L相同的另外34种语言。
• OpenImages：基于 OpenImages数据集 上的手工规则生成的检测和目标感知问答 (Piergiovanni等人，2022)。
• WIT：从维基百科收集的图像和文本 (Srinivasan等人，2021)。

数据责任过滤

为了在干净的数据上训练PaliGemma，对WebLI应用了以下过滤：

• 色情图像过滤：该过滤器移除被认为具有色情性质的图像。
• 文本安全过滤：识别并过滤掉与不安全文本配对的图像。不安全文本是指任何被认为包含或涉及儿童性虐待材料、色情内容、粗俗语言或其他冒犯性内容的文本。
• 文本毒性过滤：进一步使用 Perspective API 识别并过滤掉与被认为具有侮辱性、淫秽、仇恨或其他毒性的文本配对的图像。
• 文本个人信息过滤：使用 Cloud Data Loss Prevention (DLP) API 过滤某些个人信息和其他敏感数据，以保护个人隐私。移除了如社会保障号码等标识符和 其他敏感信息类型。
• 其他方法：根据内容质量和安全性进行过滤，符合我们的政策和实践。

📦 安装指南

若要使用8位或4位精度自动运行推理，你需要安装 bitsandbytes：

pip install bitsandbytes accelerate

💻 使用示例

基础用法

PaliGemma是一个单轮视觉语言模型，不适合用于对话，在针对特定用例进行微调时效果最佳。

你可以通过使用任务前缀（如 “detect” 或 “segment”）来配置模型解决的任务。预训练模型以这种方式进行训练，以赋予它们丰富的能力（问答、字幕、分割等）。然而，它们不是直接使用的，而是通过微调转移到使用类似提示结构的特定任务。对于交互式测试，你可以使用 “mix” 系列模型，这些模型已经在多种任务的混合上进行了微调。

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)

# 指示模型创建西班牙语字幕
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)

输出：Un auto azul estacionado frente a un edificio.

高级用法

在CUDA上运行其他精度

为了方便起见，仓库中包含已经转换为 bfloat16 和 float16 的权重版本，你可以使用它们来减小下载大小并避免在本地计算机上进行类型转换。

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)

# 指示模型创建西班牙语字幕
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位加载

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)

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)

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

# 指示模型创建西班牙语字幕
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)

🔧 技术细节

硬件

PaliGemma使用最新一代的张量处理单元（TPU）硬件（TPUv5e）进行训练。

软件

训练使用了 JAX、Flax、TFDS 和 big_vision。

JAX允许研究人员利用最新一代的硬件（包括TPU），以更快、更高效地训练大型模型。TFDS用于访问数据集，Flax用于模型架构。PaliGemma的微调代码和推理代码在 big_vision GitHub仓库中发布。

📚 详细文档

评估信息

基准测试结果

为了验证PaliGemma在各种学术任务上的可迁移性，我们在每个任务上对预训练模型进行微调。此外，我们还使用多种迁移任务的混合训练了混合模型。我们报告了不同分辨率下的结果，以了解哪些任务从更高的分辨率中受益。重要的是，这些任务或数据集都不是预训练数据混合的一部分，并且它们的图像已从网络规模的预训练数据中明确移除。

混合模型（在多种迁移任务的混合上进行微调）

单任务（在单个任务上进行微调）

📄 许可证

本项目采用gemma许可证。