Llama-3.2V-11B-COT 部署指南：Gradio 与 WebUI 双模式交互
项目背景
Llama-3.2V-11B-COT 基于 LLaVA-CoT 论文实现，主打图像理解与逐步推理能力。核心架构采用 MllamaForConditionalGeneration，11B 参数规模在性能与资源消耗间取得了平衡。它支持 SUMMARY→CAPTION→REASONING→CONCLUSION 的完整推理流程，并提供 Gradio 和 WebUI 两种交互方式。
环境准备
硬件建议
- GPU：至少 16GB 显存（如 NVIDIA A10G 或更高）
- 内存：32GB 及以上
- 存储：50GB 可用空间
软件依赖 确保已安装 Python 3.8+、CUDA 11.7+（若用 GPU）及 PyTorch 2.0+。主要依赖可通过以下命令安装：
pip install torch torchvision transformers gradio
快速部署
拉取代码
git clone https://github.com/your-repo/Llama-3.2V-11B-cot.git
cd Llama-3.2V-11B-cot
启动服务 推荐直接运行主程序，默认监听 7860 端口：
python app.py
如需指定端口，可添加 --port 参数：
python app.py --port 7860
交互模式详解
Gradio 界面 启动后浏览器访问 http://localhost:7860 即可进入。该模式适合快速验证，支持拖拽上传图片、输入指令并实时查看推理过程，对话式交互体验流畅。
WebUI 模式 若需更丰富的功能，可切换至 WebUI：
python app.py --mode webui
访问地址为 http://localhost:5000。此模式支持历史记录保存、批量图片处理、推理过程可视化及结果导出，适合长期项目使用。
使用示例
基础图像理解 上传一张图片后，模型会自动生成四部分内容：SUMMARY（内容概述）、CAPTION（详细描述）、REASONING（推理过程）以及 CONCLUSION（最终结论）。
复杂问题解答 对于需要多步推理的问题，例如'这张图片中的物体为什么会出现在这个位置？'，模型会逐步分析上下文并给出合理解释，而非简单的标签匹配。
常见问题排查
显存溢出（OOM）
如果启动时报错 CUDA out of memory，尝试降低 batch size 或使用 --fp16 参数加载模型。同时检查 GPU 驱动版本是否过旧。
