CogVLMv2环境搭建&推理测试
引子
之前写过一篇CogVLM的分享，感兴趣的移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/138337071?spm=1001.2014.3001.5501，前一阵子，CogVLMv2横空出世，支持视频理解功能，OK，那就让我们开始吧。
一、模型介绍
CogVLM2 系列模型开源了两款基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 开源模型。与上一代的 CogVLM 开源模型相比，CogVLM2 系列开源模型具有以下改进：
1、在许多关键指标上有了显著提升，例如 TextVQA, DocVQA。
2、支持 8K 文本长度。
3、支持高达 1344 * 1344 的图像分辨率。
4、提供支持中英文双语的开源模型版本。
二、安装环境
docker run -it --rm --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace cog:v1.0 bash
git clone https://github.com/THUDM/CogVLM2.git
pip install decord
pip install pytorchvideo
三、推理测试
1、模型下载
2、CogVLM2测试
cd /workspace/CogVLMv2/CogVLM2
修改模型路径
python video_demo/cli_video_demo.py --quant 8
显存占用
测试结果
