介绍
VILA（视觉语言模型）是一系列前沿的开源模型，旨在提升视频和多图像理解的效率与准确性。VILA 设计用于多种多模态人工智能任务，有望重新定义机器如何解读视觉和文本数据。
最新动态
截至 2025 年 1 月，VILA 已整合到新的 Cosmos Nemotron 视觉语言模型中。以下是过去一年中的一些重要更新：
- 2024 年 12 月 ：NVILA（也称为 VILA2.0）的发布，专注于优化多模态设计，以实现成本效益的训练和快速部署，同时提高性能指标。
- LongVILA：该模型支持超过 100 万个标记的长视频理解，能够处理更复杂的序列。
- VILA-M3：基于 VILA1.5 微调的医学 VLM，在医学应用中表现优于其他模型。
- VILA-U：一个统一的基础模型，集成了视频、图像和语言理解，增强了应用的多样性。
性能指标
VILA 的性能已在多个平台上进行基准测试，展示了令人印象深刻的解码吞吐量和首次标记时间（TTFT）指标。例如，NVILA-3B 模型在 A100 GPU 上实现了每秒 140.6 个标记的解码吞吐量，展现了其在处理任务方面的高效性。
安装与设置
要开始使用 VILA，用户可以按照以下安装步骤进行：
- 安装 Anaconda 发行版。
- 使用提供的脚本设置所需的 Python 包。
- 使用以下命令激活 conda 环境：conda activate vila
训练过程
训练 VILA 涉及三个主要步骤：
- 对齐 ：利用数据集对文本和视觉模态进行对齐。
- 预训练 ：使用交错的图像 - 文本对进行训练，以增强多模态理解。
- 监督微调 ：使用经过精心策划的数据集来优化模型，以遵循多模态指令。
推理能力
VILA 提供了一条简单的推理命令，用于根据用户提示或媒体输入生成描述。例如：vila-infer –model-path Efficient-Large-Model/NVILA-15B –conv-mode auto –text “ 请描述这张图片 ” –media demo_images/demo_img.png
量化与部署
为了便于在各种平台上的高效部署，VILA 模型采用 AWQ 技术量化为 4 位。这使得它能够无缝集成到桌面 GPU 和边缘设备中，使其更广泛地应用。
API 服务器设置
VILA 还提供了一个基于 FastAPI 和 Hugging Face Transformers 构建的 API 服务器。用户可以轻松部署该服务器以处理图像和视频分析请求。
许可证
该代码以 Apache 2.0 许可证发布，而预训练权重则根据 CC-BY-NC-SA-4.0 许可证条款提供。这确保研究人员和开发者可以在遵循许可协议的前提下，将 VILA 用于非商业目的。
结论
VILA 处于视觉语言建模的最前沿，提供了解释复杂视觉和文本信息的先进能力。其持续发展承诺将提升各行业中的各种应用，从医疗保健到多媒体分析，使其成为研究人员和开发者的重要资源。
