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部署Kimi-VL-A3B-Instruct视频推理

news 来源：原创 2025/7/27 18:27:34

部署Kimi-VL-A3B-Instruct视频推理

契机

⚙ 最近国内AI公司月之暗面推出了Kimi-VL开源视觉模型。模型参数16.4B，但是推理时候激活参数2.8B。看了huggingface主页的Full comparison，在多项Benchmark的时候都展示出了不俗的实力。由于业务中使用了qwen-vl-2.5-7B，所以测试下Kimi-VL-A3B-Instruct是否在更小的部署资源中拥有更好的表现。

moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct · Hugging Face

安装

conda create --name Kimi-VL python=3.11.0
conda activate Kimi-VL
git clone https://github.com/MoonshotAI/Kimi-VL.git
pip install -r requirements.txt
#额外安装视频推理所需依赖
pip install opencv-python
#flash-attn的安装会访问github，如果网络没有魔法，建议尝试其他办法
pip install -U flash-attn --use-pep517 --no-build-isolation#模型下载
moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct#运行期间用以下命令查看显卡资源，按照0.5s刷新一次
nvidia-smi -l 0.5

图片推理测试

代码

from tracemalloc import start
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
import torch
import timemodel_path = "moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.bfloat16,device_map="auto",trust_remote_code=True,attn_implementation="flash_attention_2"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)while True:time.sleep(1)start = time.time()image_path = "Kimi-VL/figures/demo1.png"image = Image.open(image_path)messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "image": image_path}, {"type": "text", "text": "20字描述图片"}]}]text = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]response = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]print(response)print(time.time() - start)

输入输出

请添加图片描述

多次输出如下：
城市天际线，高楼林立，交通繁忙，夕阳余晖。
1.8491706848144531
城市天际线，高楼林立，交通繁忙，夕阳余晖。
1.2099909782409668
城市天际线，高楼林立，交通繁忙，夕阳余晖。
1.1886250972747803
城市天际线，高楼林立，交通繁忙，夕阳余晖。
1.1849017143249512
城市天际线，高楼林立，交通繁忙，夕阳余晖。
1.1930198669433594

资源占用

请添加图片描述

视频推理测试

代码

import time
import cv2
import argparse
import torch
import os 
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor# Function to extract frames from video, save them, and return paths
def extract_frames(video_path, save_dir, target_fps=1, max_frames=1):"""Extracts up to max_frames from a video file at target FPS, saves them, and returns their paths."""frame_paths = []# Create save directory if it doesn't existos.makedirs(save_dir, exist_ok=True)try:cap = cv2.VideoCapture(video_path)if not cap.isOpened():print(f"Error: Could not open video file: {video_path}")return frame_pathsvideo_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)if video_fps <= 0:print(f"Warning: Could not get video FPS for {video_path}. Assuming 30 FPS.")video_fps = 30frame_interval = max(1, int(round(video_fps / target_fps)))frame_count = 0saved_frame_count = 0while cap.isOpened() and saved_frame_count < max_frames:ret, frame = cap.read()if not ret:breakif frame_count % frame_interval == 0:# Convert BGR (OpenCV) to RGB (PIL)frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)img = Image.fromarray(frame_rgb)# Save frame to diskframe_filename = f"frame_{saved_frame_count:04d}.png"frame_filepath = os.path.join(save_dir, frame_filename)try:img.save(frame_filepath)frame_paths.append(frame_filepath)saved_frame_count += 1except Exception as save_e:print(f"Error saving frame {frame_filepath}: {save_e}")# Optionally continue to next frame or breakframe_count += 1cap.release()print(f"Extracted and saved {len(frame_paths)} frames to {save_dir} from {video_path} at ~{target_fps} FPS.")except Exception as e:print(f"An error occurred during frame extraction: {e}")if 'cap' in locals() and cap.isOpened():cap.release()return frame_paths# --- Argument Parsing ---
# parser = argparse.ArgumentParser(description="Describe video frame(s) using Kimi-VL model.")
# parser.add_argument("video_path", help="Path to the input video file.")
# parser.add_argument("--max_frames", type=int, default=1, help="Maximum number of frames to extract and process.")
# parser.add_argument("--save_dir", default="./test-frames", help="Directory to save extracted frames.")
# parser.add_argument("--prompt", default="Describe this video", help="Text prompt for the model.")
# parser.add_argument("--target_fps", type=float, default=1.0, help="Target frames per second for extraction.")
# args = parser.parse_args()# --- Frame Extraction & Saving ---
# extracted_frame_paths = extract_frames(args.video_path, args.save_dir, target_fps=args.target_fps, max_frames=args.max_frames)
extracted_frame_paths = extract_frames("test.mp4", "./test_kimi_frames", target_fps=4, max_frames=40)if not extracted_frame_paths:print("No frames were extracted or saved. Exiting.")exit()# --- Model Loading ---
model_path = "moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.bfloat16,device_map="auto",trust_remote_code=True,attn_implementation="flash_attention_2"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)# --- Prepare Input for Model --- 
# Load images from the saved paths
loaded_images = []
for frame_path in extracted_frame_paths:if os.path.exists(frame_path):loaded_images.append(Image.open(frame_path))else:print(f"Warning: Saved frame path not found: {frame_path}")print(f'Loaded {len(loaded_images)} images for processing.')# Construct the messages list
content = []
for frame_path in extracted_frame_paths:content.append({"type": "image", "image": frame_path})
# content.append({"type": "text", "text": args.prompt})
content.append({"type": "text", "text": '描述视频'})messages = [{"role": "user", "content": content}
]print('Messages:')
print(messages)# Process text and image paths
text = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")# --- Model Generation ---
while True:time.sleep(1)try:start =time.time()# Use the loaded images in the processor callinputs = processor(images=loaded_images[0] if len(loaded_images) == 1 else loaded_images, text=text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]response = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]print("--- Model Response ---")print(response)print(time.time()-start)except Exception as e:print(f"An error occurred during model generation: {e}")

输入输出

7s视频，每秒4帧
Extracted and saved 26 frames to ./test_kimi_frames from test.mp4 at ~4 FPS--- Model Response ---
视频开始时展示了一片宁静的海洋和蓝天，海面上波光粼粼，天空中散布着几朵白云。随后，一个世界地图的图像逐渐浮现，地图上标注了不同国家的边界。地图上方有一行日文文字，解释了蓝色代表墨卡托投影法，红色代表实际大小。地图下方有一个按钮，显示为“Show Mercator Size”，暗示可以通过点击按钮来切换地图的显示方式。整个画面给人一种宁静而开阔的感觉，仿佛置身于大海之中，同时通过地图的对比，引发对地理和地图投影的思考。
13.988295316696167
--- Model Response ---
视频开始时展示了一片宁静的海洋和蓝天，海面上波光粼粼，天空中散布着几朵白云。随后，一个世界地图的图像逐渐浮现，地图上标注了不同国家的边界。地图上方有一行日文文字，解释了蓝色代表墨卡托投影法，红色代表实际大小。地图下方有一个按钮，显示为“Show Mercator Size”，暗示可以通过点击按钮来切换地图的显示方式。整个画面给人一种宁静而开阔的感觉，仿佛置身于大海之中，同时通过地图的对比，引发对地理和地图投影的思考。
13.980722665786743
--- Model Response ---
视频开始时展示了一片宁静的海洋和蓝天，海面上波光粼粼，天空中散布着几朵白云。随后，一个世界地图的图像逐渐浮现，地图上标注了不同国家的边界。地图上方有一行日文文字，解释了蓝色代表墨卡托投影法，红色代表实际大小。地图下方有一个按钮，显示为“Show Mercator Size”，暗示可以通过点击按钮来切换地图的显示方式。整个画面给人一种宁静而开阔的感觉，仿佛置身于大海之中，同时通过地图的对比，引发对地理和地图投影的思考。
13.964439153671265
--- Model Response ---
视频开始时展示了一片宁静的海洋和蓝天，海面上波光粼粼，天空中散布着几朵白云。随后，一个世界地图的图像逐渐浮现，地图上标注了不同国家的边界。地图上方有一行日文文字，解释了蓝色代表墨卡托投影法，红色代表实际大小。地图下方有一个按钮，显示为“Show Mercator Size”，暗示可以通过点击按钮来切换地图的显示方式。整个画面给人一种宁静而开阔的感觉，仿佛置身于大海之中，同时通过地图的对比，引发对地理和地图投影的思考。
13.99526834487915

资源占用

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总结

  • 这个显存占用也不低啊
  • 纯记录

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编程日记 2025/7/26 16:31:26

VS Code + GitHub：高效开发工作流指南

目录 一、安装 & 基本配置 1.下载 VS Code 2.安装推荐插件（打开侧边栏 Extensions） 3.设置中文界面（可选） 二、使用 VS Code 操作 Git/GitHub 1.基本 Git 操作（不输命令行！） 2.连接 GitHub（第一次使用） 三、克隆远程仓库到 VS Code 方法一（推荐）： 方…...

编程日记 2025/7/26 16:31:24

Linux系统编程 day7、8 信号(周日划水了)

信号相关概念 信号这章难就难在其抽象。 信号共性&#xff1a;简单、不能携带大量数据、满足条件才发送。 信号的特质&#xff1a;信号是软件层面上的“中断”&#xff0c;一旦信号产生&#xff0c;无论程序执行到什么位置&#xff0c;必须立即停止&#xff0c;处理信号&…...

编程日记 2025/7/26 16:31:23

.NET WPF 三维模型

文章目录 .NET WPF 三维模型1 Viewport3D1.1 3D 坐标系1.2 核心组件1.2.1 相机 (Camera)1.2.2 光源 (Light)1.2.3 3D 模型&#xff08;Model3D&#xff09; 1.3 模型纹理&#xff08;Material&#xff09;1.4 完整示例&#xff1a;创建坐标轴与立方体1.5 转换模型1.6 性能1.6.1…...

编程日记 2025/7/26 23:40:19

iOS 中的虚拟内存 (理解为什么需要虚拟内存)

什么叫“虚拟地址空间”&#xff1f; 一句话&#xff1a;它是 CPU 看得见、App 以为自己独享&#xff0c;但实际上会被内核和硬件&#xff08;MMU&#xff09;动态翻译到真实 物理内存 的一整块“虚拟地图”。 1. 背景&#xff1a;为什么要“虚拟”&#xff1f; 需求虚拟地址空…...

编程日记 2025/7/26 16:31:19

算法之动态规划

动态规划 动态规划1. 核心思想2. 基本步骤3. 关键概念3.1 基本概念3.2 优化技巧 4. 常见应用场景5. 典型案例5.1 斐波那契数列5.2 背包问题5.2.1 0-1背包问题5.2.2 完全背包问题 5.3 最短路径——Floyd算法5.4 最长公共子序列&#xff08;LCS&#xff09;5.5 最长递增子序列&am…...

编程日记 2025/7/25 23:29:30

leetcode0130. 被围绕的区域- medium

1 题目&#xff1a;被围绕的区域 官方标定难度&#xff1a;中 给你一个 m x n 的矩阵 board &#xff0c;由若干字符 ‘X’ 和 ‘O’ 组成&#xff0c;捕获 所有 被围绕的区域&#xff1a; 连接&#xff1a;一个单元格与水平或垂直方向上相邻的单元格连接。 区域&#xff1a…...

编程日记 2025/7/26 16:31:16

衡石科技ChatBI--飞书数据问答机器人配置详解（附具体操作路径和截图）

先决条件​ 需要在衡石系统认证方式中配置好飞书认证方式&#xff0c;具体步骤详见认证方式中关于飞书的部分。先完成这部分配置后&#xff0c;再进行以下步骤。 飞书中创建机器人应用​ 1. 创建飞书应用​ 在飞书企业自建应用管理中创建应用&#xff0c;设置logo&#xff…...

编程日记 2025/7/26 16:31:14

25.解决中医知识问答删除历史对话功能后端处理请求时抛出异常

ChatTest.vue:176 DELETE http://localhost:8080/api/chat/conversations/20 500 (Internal Server Error) deleteConversation ChatTest.vue:176 onClick ChatTest.vue:22 ChatTest.vue:185 删除失败 AxiosError {message: Request failed with status code 500, name: Axio…...

编程日记 2025/7/26 16:31:13

【解决方法】关于解决QGC地面站4.4.3中文BUG，无法标注航点的问题

GC以中文启动时无法标记航点&#xff0c;只有在英文状态下启动然后转换为中文才能标记航点。这个BUG源于中文翻译脚本里面以中文逗号作为多个选项的分隔符&#xff0c;导致编译器认为这个只是一个整体。所以翻译时数量不匹配&#xff0c;导致BUG。 解决方法&#xff1a;将所有…...

编程日记 2025/7/26 1:24:18

Flowith AI，解锁下一代「知识交易市场」

前言 最近几周自媒体号都在疯狂推Manus&#xff0c;看了几篇测评后&#xff0c;突然在某个时间节点&#xff0c;在特工的文章下&#xff0c;发现了很小众的Flowith。 被这段评论给心动到&#xff0c;于是先去注册了下账号。一翻探索过后&#xff0c;发现比我想象中要有趣的多&…...

编程日记 2025/7/26 16:31:09