【源码】基于Python和PyTorch框架的MPDocVQA系统

项目简介

本项目是一个结合图像与文本信息的多模态文档视觉问答系统。基于Python和PyTorch框架，以QWen - vl模型为基础架构，结合分类头部进行页面索引分类，旨在通过视觉语言模型处理多模态输入，实现针对文档图像的视觉问答任务。

项目的主要特性和功能

1. 多模态输入处理：可处理图像与文本信息的结合，对多模态输入进行编码和解码以实现视觉问答任务。
2. 基于QWen - vl模型：采用基于Transformer架构的QWen - vl模型，适合对话和文本生成任务，具备旋转嵌入等特性。
3. 分类头部：结合分类头部进行页面索引分类，使模型能处理特定分类任务。
4. 模型训练与评估：提供模型训练、评估和预测脚本，支持分布式训练、LoRA量化等高级技术。
5. 数据预处理与加载：提供数据预处理和加载功能，支持从JSON文件读取数据并转换为模型可处理的格式。
6. 日志记录与输出：通过日志记录函数和输出目录管理，确保实验可重复性和结果保存。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python环境和PyTorch框架，确保PyTorch版本与项目要求一致。
• 使用pip install -r requirements.txt命令安装项目依赖包。

数据准备

• 准备MPDocVQA数据集，包含训练、验证和测试数据。
• 将数据集放置在项目指定目录中，确保数据格式符合项目要求。

模型加载与配置

• 根据项目提供的配置文件和参数，加载预训练的模型、分词器和配置信息。
• 配置文件通常位于config目录下，可按需调整。

模型训练

• 使用src目录下的训练脚本，配置训练参数后启动模型训练过程，例如：python src/train.py --config config/train_config.json。

模型评估与预测

• 使用src目录下的评估脚本，加载预训练模型对验证集或测试集进行评估，例如：python src/evaluate.py --model_path path/to/model --data_path path/to/data。
• 使用预测脚本对新输入进行模型预测。

注意：以上步骤假设用户已下载本项目的源码文件，并按项目依赖要求完成环境配置。因代码涉及多个文件和模块，这里仅为简化概述，实际使用需参照项目详细文档和代码实现。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】