Multi-Modality-Arena

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Chatbot Arena meets multi-modality! Multi-Modality Arena allows you to benchmark vision-language models side-by-side while providing images as inputs. Supports MiniGPT-4, LLaMA-Adapter V2, LLaVA, BLIP-2, and many more!

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  - figure4.png
- header.html
- index.html
- kun_basketball.jpg
- merlion.png
- tiananmen.jpg
- - adapters.py
  - distributed.py
  - loaders.py
  - logging.py
  - metrics.py
  - samplers.py
  - utils.py
- - __init__.py
  - test_blip2.py
  - test_instructblip.py
  - test_llama_adapter_v2.py
  - test_llava.py
  - test_minigpt4.py
  - test_mplug_owl.py
  - test_otter.py
  - test_vpgtrans.py
- - blip_gpt_main.py
  - environment.yml
  - README.md
  - vcr_eval.py
  - ve_eval.py
- - ImageNetVC_blip2.py
  - ImageNetVC_instructblip.py
  - ImageNetVC_llama.py
  - ImageNetVC_llava.py
  - ImageNetVC_minigpt4.py
  - ImageNetVC_mplugowl.py
  - ImageNetVC_otter.py
  - ImageNetVC_vpgtrans.py
  - Readme.md
- - dist_eval_knn.sh
  - eval_model.sh
- - __init__.py
  - caption_datasets.py
  - cls_datasets.py
  - embod_datasets.py
  - formula_datasets.py
  - kie_datasets.py
  - ocr_datasets.py
  - vqa_datasets.py
  - whoops.py
- - __init__.py
  - caption.py
  - cider.py
  - classification.py
  - embodied.py
  - kie.py
  - mrr.py
  - ocr.py
  - tools.py
  - vqa.py
- eval.py
- eval_knn.py
- owl_eval.py
- README.md
- requirements.txt
- whoops_vqa_bem_eval.py
- - medical_blip2.py
  - medical_instructblip.py
  - medical_llama_adapter2.py
  - medical_llava.py
  - medical_minigpt4.py
  - medical_otter.py
  - medical_owl.py
  - medical_vpgtrans.py
- - eval_medical.py
  - requirements.txt
- - README.md
  - test_path.json
- README.md
- model.jpg
- - __init__.py
  - config.json
  - configuration_flamingo.py
  - converting_flamingo_to_pytorch.py
  - modeling_flamingo.py
- - __init__.py
- - models_mae.py
- - __init__.py
  - constants.py
  - conversation.py
  - utils.py
- - __init__.py
  - minigpt4_eval.yaml
- __init__.py
.gitignore
controller.py
demo.py
env.yaml
model_worker.py
README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/OpenGVLab/Multi-Modality-Arena

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd Multi-Modality-Arena

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install numpy gradio uvicorn fastapi

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install numpy gradio uvicorn fastapi

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.