使用纯c#在本地部署多模态模型，让本地模型也可以理解图像

之前曾经分享过纯c#运行开源本地大模型Mixtral-8x7B 当时使用的是llamasharp这个库和Mixtral的模型在本地部署和推理，前段时间我看到llamasharp更新到了0.11.1版本，可以支持今年2月份开源的

llava-v1.6多模态大模型了，本着尝试一下的想法，就做了集成，不过中途也是踩了一些坑，好在模型还是跑起来了。

先展示一下模型的图形理解结果吧：

 可以看到模型对图像还是有一些基本的理解能力，但是受限于模型的尺寸(7B)，智能确实有限。而且基于目前的CPU推理确实速度感人。有感兴趣的小伙伴可以使用CUDA版本进行测试

修改办法是双击csproj,修改为LLamaSharp.Backend.Cuda12 or LLamaSharp.Backend.Cuda11 （根据你的N卡环境的CUDA确定安装哪一个版本即可）

接下来大概看看多模态部分的源代码实现，其实也比较简单：

多模态模型的实现原理是使用clip模型对图像到文本的映射生成对应的embedding，这一步和词嵌入类似，只不过这里是clip模型将图像转化成了另外一种形式的嵌入，然后输入多模态模型来进行图像推理

所以多模态模型我们需要下载两个模型，一个用于图像CLIP嵌入，一个同于多模态推理：

//多模态模型：llava-v1.6-mistral-7b.Q4_K_M.gguf 下载地址：https://huggingface.co/mradermacher/llava-v1.6-mistral-7b-GGUF/resolve/main/llava-v1.6-mistral-7b.Q4_K_M.gguf
//CLIP模型：mmproj-mistral7b-f16-q6_k.gguf 下载地址：https://huggingface.co/cmp-nct/llava-1.6-gguf/resolve/main/mmproj-mistral7b-f16-q6_k.gguf?download=true

接着我们通过创建llamasharp上下文，就可以愉快的进行推理任务了，核心代码如下：

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var param = new ModelParams(modelPath) {     ContextSize = 4096 }; var ex = new InteractiveExecutor(LLamaWeights.LoadFromFile(param).CreateContext(param), LLavaWeights.LoadFromFile(mmpmodelPath)); ex.ImagePaths.Add("yourimgpath.png");//注意只能是jpeg图片的本地路径 await foreach (var item in ex.InferAsync("\nUser:请理解图像中的内容\nAssistant:")) {     Console.WriteLine(item); }

　　这里modelPath是你的多模态模型的本地加载地址，mmpmodelPath是CLIP模型的地址，都是相对路径。主要的坑过就是一开始我以为不需要加载CLIP模型，所以下载了llava就测试，结果模型要吗说没有找到图片要吗就乱说一通，

后来去llamasharp翻了一下案例才发现少了一个模型，第二个坑就是InferAsync这里输入内容时，如果要进行图像推理，必须要前置一个的标签，否则模型会直接忽略你的图像，进行单纯的文本推理回答。

今天分享的内容都比较简单，项目也都更新到了git上，欢迎有兴趣的小伙伴下载+star:https://github.com/sd797994/LocalChatForLlama

补充一下：使用英文测试发现效果要稍微好一点，如图：