再次刷新端侧多模态天花板，面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6 模型重磅上新！

该模型基于 SigLip-400M 和 Qwen2-7B 构建，仅 8B 参数，取得 20B 以下单图、多图、视频理解 3 SOTA 成绩，一举将端侧AI多模态能力拉升至全面对标 GPT-4V 水平。

更有多项功能首次上「端」：小钢炮一口气将实时视频理解、多图联合理解、多图 ICL 等能力首次搬上端侧多模态模型，更接近充斥着复杂、模糊、连续实时视觉信息的多模态真实世界，更能充分发挥端侧 AI 传感器富集、贴近用户的优势。

MiniCPM-V 2.6 开源地址：

GitHub：

🔗 https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V

ModelScope：

🔗 https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-2_6

MiniCPM 系列开源地址：

🔗 https://github.com/OpenBMB/MiniCPM

魔搭社区最佳实践

模型下载

模型repo下载：

modelscope download --model=OpenBMB/MiniCPM-V-2_6 --local_dir ./MiniCPM-V-2_6

单文件GGUF下载：

modelscope download --model=OpenBMB/MiniCPM-V-2_6-gguf --local_dir ./ ggml-model-Q4_K_M.gguf

模型推理

单图推理：

# test.py
import torch
from PIL import Image
from modelscope import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained('OpenBMB/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True,
    attn_implementation='sdpa', torch_dtype=torch.bfloat16) # sdpa or flash_attention_2, no eager
model = model.eval().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('OpenBMB/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True)

image = Image.open('image.png').convert('RGB')
question = 'What is in the image?'
msgs = [{'role': 'user', 'content': [image, question]}]

res = model.chat(
    image=None,
    msgs=msgs,
    tokenizer=tokenizer
)
print(res)

## if you want to use streaming, please make sure sampling=True and stream=True
## the model.chat will return a generator
res = model.chat(
    image=None,
    msgs=msgs,
    tokenizer=tokenizer,
    sampling=True,
    stream=True
)

generated_text = ""
for new_text in res:
    generated_text += new_text
    print(new_text, flush=True, end='')

多图理解：

import torch
from PIL import Image
from modelscope import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained('OpenBMB/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True,
    attn_implementation='sdpa', torch_dtype=torch.bfloat16) # sdpa or flash_attention_2, no eager
model = model.eval().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('OpenBMB/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True)

image1 = Image.open('image1.jpg').convert('RGB')
image2 = Image.open('image2.jpg').convert('RGB')
question = 'Compare image 1 and image 2, tell me about the differences between image 1 and image 2.'

msgs = [{'role': 'user', 'content': [image1, image2, question]}]

answer = model.chat(
    image=None,
    msgs=msgs,
    tokenizer=tokenizer
)
print(answer)

视频理解：

import torch
from PIL import Image
from modelscope import AutoModel, AutoTokenizer
from decord import VideoReader, cpu    # pip install decord

params={}

model = AutoModel.from_pretrained('OpenBMB/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True,
    attn_implementation='sdpa', torch_dtype=torch.bfloat16) # sdpa or flash_attention_2, no eager
model = model.eval().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('OpenBMB/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True)

MAX_NUM_FRAMES=64

def encode_video(video_path):
    def uniform_sample(l, n):
        gap = len(l) / n
        idxs = [int(i * gap + gap / 2) for i in range(n)]
        return [l[i] for i in idxs]

    vr = VideoReader(video_path, ctx=cpu(0))
    sample_fps = round(vr.get_avg_fps() / 1)  # FPS
    frame_idx = [i for i in range(0, len(vr), sample_fps)]
    if len(frame_idx) > MAX_NUM_FRAMES:
        frame_idx = uniform_sample(frame_idx, MAX_NUM_FRAMES)
    frames = vr.get_batch(frame_idx).asnumpy()
    frames = [Image.fromarray(v.astype('uint8')) for v in frames]
    print('num frames:', len(frames))
    return frames

video_path="car.mp4"
frames = encode_video(video_path)
question = "Describe the video"
msgs = [
    {'role': 'user', 'content': frames + [question]}, 
]

# Set decode params for video
params["use_image_id"] = False
params["max_slice_nums"] = 2 # 如果cuda OOM且视频分辨率大于448*448 可设为1

answer = model.chat(
    image=None,
    msgs=msgs,
    tokenizer=tokenizer,
    **params
)
print(answer)

测试了一下效果：

视频描述：

这个视频展示了一辆白色四门轿车在一条蜿蜒的土路上行驶，这条土路位于一个山地景观中。车辆从后方拍摄，逐渐远离观众，沿着道路向上行驶。天空晴朗，偶尔飘过几朵云彩，暗示着天气条件良好。周围的地形主要是干燥的土壤和稀疏的植被，包括一些针叶树，表明这是一个森林地区，可能是一个山区。远处可以看到起伏的群山和部分被树木遮挡的建筑或结构，显示出人类居住的迹象。阳光照射在场景上，投射出柔和的阴影，突出了车辆的轮廓和道路的质感。整个视频传达出一种宁静和孤独的感觉，强调了自然环境与车辆之间的对比。

显存占用：

模型微调

我们使用swift对MiniCPM-V 2.6进行微调。swift是魔搭社区官方提供的大模型与多模态大模型微调推理框架。

swift开源地址：https://github.com/modelscope/swift

通常，多模态大模型微调会使用自定义数据集进行微调。在这里，我们将展示可直接运行的demo。

在开始微调之前，请确保您的环境已准备妥当。

git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]

图片微调

我们使用 coco-en-mini 数据集进行微调，该数据集的任务是对图片内容进行描述。您可以在 modelscope 上找到该数据集：https://modelscope.cn/datasets/modelscope/coco_2014_caption/summary

# 默认会将lora_target_modules设置为llm和resampler所有的linear
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 NPROC_PER_NODE=4 swift sft \
  --model_type minicpm-v-v2_6-chat \
  --model_id_or_path OpenBMB/MiniCPM-V-2_6 \
  --sft_type lora \
  --dataset coco-en-mini#20000 \
  --deepspeed default-zero2

如果要使用自定义数据集，只需按以下方式进行指定：

  --dataset train.jsonl \
  --val_dataset val.jsonl \

自定义数据集支持json和jsonl样式，以下是自定义数据集的样例：

{"query": "<image>55555", "response": "66666", "images": ["image_path"]}
{"query": "eeeee<image>eeeee<image>eeeee", "response": "fffff", "history": [], "images": ["image_path1", "image_path2"]}
{"query": "EEEEE", "response": "FFFFF", "history": [["query1", "response2"], ["query2", "response2"]], "images": []}

显存占用：

微调后推理脚本如下：

# 如果要全量测试请设置: `--show_dataset_sample -1`
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/minicpm-v-v2_6-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true --merge_lora true

微调后模型对验证集进行推理的示例（时间原因，只训练了300个step）：

视频微调

我们使用 video-chatgpt 数据集进行微调，该数据集的任务是对视频内容进行描述。您可以在 modelscope 上找到该数据集：https://modelscope.cn/datasets/swift/VideoChatGPT

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 NPROC_PER_NODE=4 swift sft \  --model_type minicpm-v-v2_6-chat \
  --model_id_or_path OpenBMB/MiniCPM-V-2_6 \
  --sft_type lora \
  --dataset video-chatgpt \
  --deepspeed default-zero2

自定义数据集支持json和jsonl样式，以下是自定义数据集的样例：

{"query": "<video>55555", "response": "66666", "videos": ["video_path"]}
{"query": "eeeee<video>eeeee<video>eeeee", "response": "fffff", "history": [], "videos": ["video_path1", "video_path2"]}
{"query": "EEEEE", "response": "FFFFF", "history": [["query1", "response2"], ["query2", "response2"]], "videos": []}

显存占用：

微调后推理脚本如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/minicpm-v-v2_6-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true --merge_lora true

微调后模型对验证集进行推理的示例（时间原因，只训练了50个step）：

模型部署

本文推荐，使用vLLM搭建MiniCPM的OpenAI格式api

使用git下载安装vllm

git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install e .

命令行启动vllm服务

llm serve ./MiniCPM-V-2_6/ --dtype auto --max-model-len 2048  --gpu_memory_utilization 1 --trust-remote-code 

使用OAI接口调用vllm的http服务

from openai import OpenAI
openai_api_key = "None" # your api key set in launch server
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" # http id
client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="./MiniCPM-V-2_6/", # model_local_path or huggingface id
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            # NOTE: 使用图像令牌 <image> 的提示格式是不必要的，因为提示将由API服务器自动处理。
            # 由于提示将由API服务器自动处理，因此不需要使用包含 <image> 图像令牌的提示格式。
            {"type": "text", "text": "请描述这张图片"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://air-example-data-2.s3.us-west-2.amazonaws.com/vllm_opensource_llava/stop_sign.jpg",
                },
            },
        ],
    }],
    extra_body={
        "stop_token_ids": [151645, 151643]
    }
)
print("Chat response:", chat_response)
print("Chat response content:", chat_response.choices[0].message.content)

 

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