Bunny

Bunny是一系列轻量级但功能强大的多模态模型。简而言之，它可以处理包括文本和图像在内的多种类型的数据，实现这些不同类型数据之间的有效交互和理解。这使得Bunny非常适用于需要同时处理文本和图像数据的场合，例如自动图文配对、图像描述、视觉问答等任务。

Bunny使用场景：

• 自动图文配对：在社交媒体或内容管理系统中，自动为上传的图片配上合适的描述。
• 图像描述生成：在辅助视障人士的应用中，为图片生成描述文本，帮助他们理解周围的世界。
• 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）：在智能助理或教育软件中，用户可以通过提问来了解图片的具体信息。
• 智能搜索：通过文本和/或图像为输入，实现跨媒体的内容搜索，如寻找与描述相匹配的图片或者相反。

Bunny的亮点：

1. 轻量级模型：Bunny的设计注重模型的轻量化，这意味着相比于一些巨大的多模态模型，Bunny需要较少的计算资源就能运行，适合在资源受限的环境下使用。
2. 强大的性能：尽管体积小，但Bunny通过精心构建的训练数据和模型架构，仍旧能够在多项任务上达到或超过目前最先进（state-of-the-art, SOTA）模型的性能。
3. 插拔式视觉编码器和语言骨干：Bunny提供了多个可插拔的视觉编码器（如EVA-CLIP、SigLIP）和语言骨干（如Phi-1.5、StableLM-2、Phi-2），用户可以根据需要选择最适合任务的组件。
4. 易于训练和使用：Bunny的训练分为预训练和视觉指令调优两个阶段，用户可以根据指南轻松完成模型的训练和部署。

开始使用Bunny的步骤：

1. 准备环境：必须安装CUDA和cuDNN等，创建并激活一个适用于Bunny的conda虚拟环境。
2. 安装依赖：安装必要的Python库，如transformers、torch以及Bunny项目本身。
3. 数据准备：根据Bunny的训练需要，准备合适的训练数据。
4. 训练模型：执行预训练和视觉指令调优步骤，训练出自己的Bunny模型。
5. 部署模型：可以通过Gradio Web界面或CLI方式，将训练好的模型部署起来，进行推理和应用。

Bunny是一个功能强大且灵活的多模态模型系列，非常适合需要处理和理解图像和文本数据的应用场景，无论是在学术研究还是实际项目中都有广泛的应用前景。