一、模型介绍

1. 项目背景与概述

mPLUG-Owl3 是阿里巴巴 mPLUG 团队最新发布的通用多模态大模型，该模型在理解和处理复杂多图及长视频内容方面实现了显著突破。这一创新成果不仅提升了模型的推理效率，还保持了高度的准确性，为多模态大模型的应用开辟了新的可能性。

2.核心能力与特点

高效推理能力 ：

• mPLUG-Owl3 在推理效率上实现了显著提升，将 First Token Latency 缩小了 6 倍，使得模型在处理大量图像和视频时更加迅速。
• 在单张 A100 显卡上，mPLUG-Owl3 能够处理的图像数量提升至 400 张，这意味着它能在极短的时间内完成大量图像的分析和理解。
• 特别是对于长视频，mPLUG-Owl3 能在 4 秒内“看”完一部 2 小时的电影，并快速回答用户关于视频内容的问题。

多模态融合能力 ：

• mPLUG-Owl3 创新性地引入了 Hyper Attention 模块，该模块允许模型在不增加语言模型序列负担的情况下，直接与视觉特征交互，减少了计算成本和内存占用。
• 通过 Cross-Attention 操作，模型能够精准提取并利用视觉信息，同时保持了对文本的高效处理能力，实现了视觉和语言信息的深度融合。

鲁棒性与准确性 ：

• mPLUG-Owl3 在多模态场景的多个基准测试中均达到了最佳水平（SOTA），展现了其卓越的性能和稳定性。
• 在处理长视觉序列时，即使面对大量无关图像的干扰，mPLUG-Owl3 依然能保持较高准确率，体现了其在复杂场景下的鲁棒性。

3. 应用场景与示例

多模态检索增强 ：

• 在多模态检索任务中，mPLUG-Owl3 不仅能够准确回应查询，还能明确指出其决策依据，提高了检索的透明度和可信度。

多图推理 ：

• mPLUG-Owl3 能够理解不同图像间的关联，进行逻辑推理。例如，在识别不同风格或角色的图像时，它能准确判断并给出依据。

长视频理解 ：

• 对于长视频内容，mPLUG-Owl3 能在短时间内解析并回答关于视频细节的问题。无论是电影的开头、中间还是结尾部分的问题，它都能对答如流。

4. 技术创新与优势

轻量化 Hyper Attention 模块 ：

• 通过精心设计的 Hyper Attention 模块，mPLUG-Owl3 实现了图文特征的高效交互和文本建模，降低了额外引入的新参数数量，使得模型更容易训练且推理效率更高。

多模态交错的旋转位置编码（MI-Rope） ：

• 引入 MI-Rope 帮助模型更好地理解视觉元素在原始文本中的上下文关系，进一步优化了多模态融合效果。

高效的训练与推理效率 ：

• mPLUG-Owl3 在保持高准确性的同时，显著提升了模型的训练和推理效率，使得大规模数据的处理变得更加快速和高效。

二、模型搭建流程

下面将以 mPLUG-Owl3项目进行部署，由于模型较大建议使用 RTX3090 及以上显卡 。

1. 选择主机和镜像

在“租用实例”页面进入应用社区，选择相应的模型和3090显卡，点击“立即创建”，只需三步即可创建实例

2. 进入创建的实例

在“项目实例”页面点击对应实例的“Web SSH”进入终端操作页面

以下命令均在该页面进行

（1）打开文档

cd mPLUG-Owl/mPLUG-Owl3

（2） 创建 python 为 3.9 版本的虚拟环境，名称为owl

conda create -n owl python=3.9 -y

（3）激活虚拟环境owl

conda activate owl

（4）指定端口，运行py文件

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0
export GRADIO_SERVER_PORT=8080
python gradio_demo.py

出现以下网址为http://0.0.0.0:8080即为运行成功：

3.开放端口

返回“项目实例”列表，选择并点击对应实例“开放端口”操作。

可选择”本地私密访问“进行下载解压ssh工具，打开得到对应界面，选择对应的项目以及实例开放端口即可。也可选择”对外开放端口“，实名认证后即可使用。

点击开放端口在浏览器输入 127.0.0.1：8080即可访问。

三、网页演示

打开浏览器输入 127.0.0.1：8080 即可进入本地webUI 界面，即可操作。