Table-LLaVA项目安装与配置指南

Table-LLaVA项目安装与配置指南

Table-LLaVA Dataset and Code for our ACL 2024 paper: "Multimodal Table Understanding". We propose the first large-scale Multimodal IFT and Pre-Train Dataset for table understanding and develop a generalist tabular MLLM named Table-LLaVA. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/Table-LLaVA

1. 项目基础介绍

Table-LLaVA是一个针对表格理解的开源项目，它旨在通过直观的视觉信息直接理解表格。该项目构建了一个大规模的多模态表格理解数据集MMTab，并基于LLaVA v1.5架构开发了一个通用的表格多模态语言模型（MLLM）——Table-LLaVA。该项目主要用于处理表格图像，并对其内容进行理解和回答相关问题。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• CLIP-ViT: 作为视觉编码器，用于处理和编码表格图像信息。
• Vicuna-v1.5: 作为基础的语言模型，用于文本的处理和理解。
• MLP (多层感知器): 作为视觉语言连接器，连接视觉编码器和语言模型。
• Hugging Face Dataset: 用于数据集的处理和加载。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖：

• Python 3.10
• Conda (推荐使用conda进行环境管理)
• Git (用于克隆项目仓库)

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/SpursGoZmy/Table-LLaVA.git
   cd Table-LLaVA
   

2. 创建并激活conda环境：

   conda create -n table_llava python=3.10 -y
   conda activate table_llava
   

3. 安装项目依赖：

   pip install --upgrade pip
   pip install -e .
   

请注意，在执行以上步骤时，确保网络连接稳定，以便顺利下载所需的依赖库。

完成以上步骤后，您就可以开始使用该项目进行开发或研究了。如果您遇到任何安装问题，请检查项目GitHub页面的issue部分以获取帮助。

Table-LLaVA Dataset and Code for our ACL 2024 paper: "Multimodal Table Understanding". We propose the first large-scale Multimodal IFT and Pre-Train Dataset for table understanding and develop a generalist tabular MLLM named Table-LLaVA. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/Table-LLaVA