Uni-MoE

Uni-MoE 是一个基于 MoE (Mixture of Experts) 框架的统一多模态模型，能够处理包括音频、语音、图像、文本和视频在内的多种模态数据。Uni-MoE 致力于在单一框架内整合和扩展多模态大语言模型 (LLM)，利用不同模态的专家模型实现对多模态数据的全面理解和处理。其主要优势在于通过多专家模型的并行处理，显著提高了模型的处理效率和可扩展性。

使用场景

1. 多媒体内容分析与理解：Uni-MoE 能处理图像、视频中的语义内容，用于自动标记、分类、多模态搜索以及相关度分析等任务。

2. 语音识别与理解：通过处理语音数据，可以用于语音助理、自动字幕生成、长文本听写等应用场景。

3. 音频事件检测和分类：适用于各种音频数据的分析，例如音乐分类、环境音识别等。

4. 多模态问答系统：综合文本、图像、音频等数据来源，应用于智能问答系统，提供综合的信息服务。

5. 跨模态转换：支持图像生成描述、文本转换为语音、音频生成字幕等任务，实现不同模态之间的转换和融合。

6. 视频内容分析与理解：在视频数据中，提取语义信息进行事件检测、视频问答、片段标记等。

主要特点

1. 多模态处理能力：Uni-MoE 能够处理多种模态信息，增强了模型的通用性和适应性。

2. 高效的专家模型机制：通过引入多个专家模型（例如音频专家、图像专家、文本专家），提升了处理效率和效果。

3. 分布式训练：支持跨多节点和多 GPU 的分布式训练，提高了训练速度和模型的扩展能力。

4. 模块化设计：允许独立开发和测试不同模态的专家模型，并在最终阶段统一整合，优化了开发和训练流程。

5. 多数据集支持：适用于多种标准数据集和实际应用数据，涵盖从基本的图像、音频数据到复杂的多模态数据集。

安装与使用

1. 环境配置：建议使用 Python 3.9.16 和 CUDA 11.7 以上的版本。

2. 代码克隆与依赖安装：

   git clone https://github.com/HITsz-TMG/UMOE-Scaling-Unified-Multimodal-LLMs.git
   cd UMOE-Scaling-Unified-Multimodal-LLMs/Uni_MoE
   conda create -n unimoe python==3.9.16
   conda activate unimoe
   pip install -r env.txt
   

3. 权重下载与路径配置：将下载的模型权重文件放置在 Uni_MoE/checkpoint 目录中，具体权重文件列表和下载链接参照项目文档。

4. 推理与展示：

   # 推理命令
   cd /path/to/Uni_MoE
   conda activate unimoe
   python Uni_MoE_audio/inference_all.py
   python Uni_MoE_speech/inference_all.py
   

5. 训练与评估：提供多 GPU 的分布式训练脚本，并支持在多个标准数据集上进行评估，具体使用方法亦详见项目文档。