📘 中文文档 | 🛠️ 安装教程 | 👀 模型库 | 🆕 更新日志 | 🤔 报告问题
English | 简体中文
MMPreTrain 是一款基于 PyTorch 的开源深度学习预训练工具箱,是 OpenMMLab 项目的成员之一
主分支
代码目前支持 PyTorch 1.8 以上的版本。
- 支持多样的主干网络与预训练模型
- 支持多种训练策略(有监督学习,无监督学习,多模态学习等)
- 提供多种训练技巧
- 大量的训练配置文件
- 高效率和高可扩展性
- 功能强大的工具箱,有助于模型分析和实验
- 支持多种开箱即用的推理任务
- 图像分类
- 图像描述(Image Caption)
- 视觉问答(Visual Question Answering)
- 视觉定位(Visual Grounding)
- 检索(图搜图,图搜文,文搜图)
mmpretrain.mp4
🌟 2024/01/04 发布了 v1.2.0 版本
- 支持了 LLaVA 1.5
- 实现了一个 RAM 模型的 gradio 推理例程
🌟 2023/10/12 发布了 v1.1.0 版本
- 支持 Mini-GPT4 训练并提供一个基于 Baichuan-7B 的中文模型
- 支持基于 CLIP 的零样本分类。
🌟 2023/7/4 发布了 v1.0.0 版本
- 支持更多多模态算法的推理, 例如 LLaVA, MiniGPT-4, Otter 等。
- 支持约 10 个多模态数据集!
- 添加自监督学习算法 iTPN, SparK。
- 提供新配置文件和 DeepSpeed/FSDP 的样例。这是新配置文件 和 DeepSpeed/FSDP with FlexibleRunner 的文档链接。
🌟 从 MMClassification 升级到 MMPreTrain
- 整合来自 MMSelfSup 的自监督学习算法,例如
MAE
,BEiT
等 - 支持了 RIFormer,简单但有效的视觉主干网络,却移除了 token mixer
- 重构数据管道可视化
- 支持了 LeViT, XCiT, ViG, ConvNeXt-V2, EVA, RevViT, EfficientnetV2, CLIP, TinyViT 和 MixMIM 等骨干网络结构
这个版本引入一个全新的,可扩展性强的训练和测试引擎,但目前仍在开发中。欢迎根据 文档 进行试用。
同时,新版本中存在一些与旧版本不兼容的修改。请查看 迁移文档 来详细了解这些变动。
发布历史和更新细节请参考 更新日志。
以下是安装的简要步骤:
conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip3 install openmim
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git
cd mmpretrain
mim install -e .
更详细的步骤请参考 安装指南 进行安装。
如果需要多模态模型,请使用如下方式安装额外的依赖:
mim install -e ".[multimodal]"
我们为新用户提供了一系列基础教程:
关于更多的信息,请查阅我们的 相关文档。
相关结果和模型可在 模型库 中获得。
我们非常欢迎任何有助于提升 MMPreTrain 的贡献,请参考 贡献指南 来了解如何参与贡献。
MMPreTrain 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者,以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具,供用户复现现有算法并开发自己的新模型,从而不断为开源社区提供贡献。
如果你在研究中使用了本项目的代码或者性能基准,请参考如下 bibtex 引用 MMPreTrain。
@misc{2023mmpretrain,
title={OpenMMLab's Pre-training Toolbox and Benchmark},
author={MMPreTrain Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmpretrain}},
year={2023}
}
该项目开源自 Apache 2.0 license.
- MMEngine: OpenMMLab 深度学习模型训练基础库
- MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
- MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
- MMEval: 统一开放的跨框架算法评测库
- MMPreTrain: OpenMMLab 深度学习预训练工具箱
- MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
- MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
- MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱与测试基准
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
- MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
- MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
- MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
- MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
- MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
- MMagic: OpenMMLab 新一代人工智能内容生成(AIGC)工具箱
- MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
- MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架
- Playground: 收集和展示 OpenMMLab 相关的前沿、有趣的社区项目
扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的 知乎官方账号,扫描下方微信二维码添加喵喵好友,进入 MMPretrain 微信交流社群。【加好友申请格式:研究方向+地区+学校/公司+姓名】
我们会在 OpenMMLab 社区为大家
- 📢 分享 AI 框架的前沿核心技术
- 💻 解读 PyTorch 常用模块源码
- 📰 发布 OpenMMLab 的相关新闻
- 🚀 介绍 OpenMMLab 开发的前沿算法
- 🏃 获取更高效的问题答疑和意见反馈
- 🔥 提供与各行各业开发者充分交流的平台
干货满满 📘,等你来撩 💗,OpenMMLab 社区期待您的加入 👬