MiniCPM-V 是面向图文理解的端侧多模态大模型系列。该系列模型接受图像和文本输入，并提供高质量的文本输出。自 2024 年 2 月以来，共发布了 5 个版本模型，旨在实现 领先的性能和高效的部署 ，目前该系列最值得关注的模型包括：

MiniCPM-V 2.6 : MiniCPM-V 系列的最新、性能最佳模型。总参数量 8B，单图、多图和视频理解性能 超越了 GPT-4V 。在单图理解上，它取得了优于 GPT-4o mini、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet 等商用闭源模型的表现，并进一步优化了 MiniCPM-Llama3-V 2.5 的 OCR、可信行为、多语言支持以及端侧部署等诸多特性。基于其领先的视觉 token 密度，MiniCPM-V 2.6 成为了首个支持在 iPad 等端侧设备上进行实时视频理解的多模态大模型。

MiniCPM-V 2.0 ：MiniCPM-V 系列的最轻量级模型。总参数量 2B，多模态综合性能超越 Yi-VL 34B、CogVLM-Chat 17B、Qwen-VL-Chat 10B 等更大参数规模的模型，可接受 180 万像素的任意长宽比图像输入，实现了和 Gemini Pro 相近的场景文字识别能力以及和 GPT-4V 相匹的低幻觉率。

MiniCPM-V 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，请开发者和大家遵守开源协议，勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前，该项目团队未基于 MiniCPM-V 开源模型开发任何应用，包括网页端、安卓、苹果 iOS 及 Windows App 等应用。

尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性，但由于 MiniCPM-V 模型规模较小，且模型受概率随机性因素影响，无法保证输出内容的准确。同时模型的输出容易被用户的输入误导。

本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。 *

更多详细信息见 Github 仓库。

基础环境最低要求说明：

查看系统版本信息

配置 apt 国内源

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为“是”，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见，先备份当前的 sources.list 文件之后，再进行修改：

这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑 sources.list 文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。

这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，i 键进入插入模式（可以开始编辑文本），Esc 键退出插入模式，:wq 命令保存更改并退出 Vim，或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。

使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，复制以下代码替换 sources.list里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。

安装常用软件和工具

出现以下页面，说明国内apt源已替换成功，且能正常安装apt软件和工具

下载 CUDA Keyring ：

这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。

安装 CUDA Keyring ：

使用 dpkg 安装下载的密钥环。这是必要的，以便 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。

删除旧的 apt 密钥（如果必要） ：

这一步可能不是必需的，除非您知道 7fa2af80 是与 CUDA 相关的旧密钥，并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下，如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，这一步可以跳过。

更新 apt 包列表 ：

更新 apt 的软件包列表，以便包括刚刚通过 cuda-keyring 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

安装 CUDA Toolkit ：

出现以下页面，说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功

注意：这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常，您会安装一个名为 cuda 或 cuda-12-1 的元包，它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库，以确认正确的包名。

如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit，您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包（如果可用），或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。

请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。

出现以上情况，需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量

编辑 ~/.bashrc 文件

插入以下环境变量

激活 ~/.bashrc 文件

查看cuda系统环境变量

下载 Miniconda 安装脚本 ：

使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。

运行 Miniconda 安装脚本 ：

使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。

按下回车键（enter）

输入yes

输入yes

安装成功如下图所示

pip配置清华源加速

加入以下代码

注意事项：

请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。

在运行安装脚本之前，您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。

安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 “yes” 以完成安装和初始化。

安装完成后，您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。

如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

克隆存储库：

git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git

切换目录：

cd MiniCPM-V

这个命令使用 cd（change directory）命令切换当前工作目录到刚才克隆的 “MiniCPM-V” 目录中。这意味着接下来执行的所有命令都是在该项目目录下执行。

如果 github 无法访问，使用国内镜像进行克隆

git clone https://gitee.com/empty-snow/MiniCPM-V.git

出现以上页面即是克隆项目成功！

请注意，如果 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 这个链接不存在或者无效，git clone 命令将不会成功克隆项目，并且会报错。确保链接是有效的，并且您有足够的权限访问该存储库。

切换到项目目录

激活 MiniCPMV 虚拟环境

安装 requirements.txt 依赖

依赖安装成功如下图所示：

安装 modelscope 依赖包

创建一个Python下载脚本

插入以下下载代码

执行 modelscope_download.py 文件进行模型下载

出现以上报错，需要修改模型路径

替换为刚刚下载模型的路径

再次运行 web_demo_2.6.py 文件

出现以上结果，还需要继续修改 web_demo_2.6.py 文件的IP和端口，才能进入 gradio 页面

替换为

替换说明：server_name 为IP地址, server_port 为端口号，根据访问需求进行替换即可

出现以下 Gradio 页面，即是模型已搭建完成。