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仓库链接：github.com/manycore-research/SpatialLM
部署推理
总体思路是按照readme一步一步整。此处仅仅记录几个注意事项：
Installation
（1）官方cuda版本挺高的，我这边nvidia-smi最高版本是12.2，所以没有利用12.4，而是改用了12.2，所幸依赖库的版本不需要修改，没有版本问题。
（2）conda install -y nvidia/label/cuda-12.4.0::cuda-toolkit conda-forge::sparsehash部分nvcc -V发现cuda-toolkit已经装好了，所以此处只安装了conda-forge::sparsehash。
（3） Install dependencies with poetry部分，由于poetry没用过，所以改用pip install -r requirements.txt进行安装的，只将pyproject.toml中dependencies部分写到requirements.txt中即可。
举例：
修改前：
toml = "^0.10.2"
tokenizers = ">=0.19.0,<0.20.4"
修改后：
toml==0.10.2
tokenizers>=0.19.0,<0.20.4
（4）此处需要注意transformers的版本，一开始安装的是允许的最低版本，推理的时候出现如下报错：
python inference.py --point_cloud pcd/scene0000_00.ply --output pcd/scene0000_00.txt --model_path manycore-research/SpatialLM-Llama-1B
Traceback (most recent call last):File "/home/jovyan/scf/code/SpatialLM/inference.py", line 168, in <module>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_path)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/home/jovyan/.conda/envs/spatiallm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 880, in from_pretrainedreturn tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/home/jovyan/.conda/envs/spatiallm/lib/python3.11/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 2110, in from_pretrainedreturn cls._from_pretrained(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/home/jovyan/.conda/envs/spatiallm/lib/python3.11/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 2336, in _from_pretrainedtokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/home/jovyan/.conda/envs/spatiallm/lib/python3.11/site-packages/transformers/tokenization_utils_fast.py", line 114, in __init__fast_tokenizer = TokenizerFast.from_file(fast_tokenizer_file)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
Exception: data did not match any variant of untagged enum ModelWrapper at line 1251003 column 3
升级transformers到4.46.1就可以解决，深层原因待研究。
复现&&自测
命令说明
下载模型：
huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False manycore-research/SpatialLM-Llama-1B --local-dir D:\Code\KnowLM\knowlm-13b-ie
(注意：运行该命令之前，建立一个模型的文件夹，在这个文件夹下执行上述下载命令，防止文件散落各处。）
推理：
python inference.py --point_cloud pcd/gejian.ply --output pcd/gejian.txt --model_path ./SpatialLM-Llama-1B
可视化：
python visualize.py --point_cloud pcd/gejian.ply --layout pcd/gejian.txt --save pcd/gejian.rrd
rerun gejian.rrd
复现scene0000_00.ply
整体效果还比较符合预期，如下图所示：
对于门的识别存在一些误检，如下图所示：
后续看看论文里面的推理结果，看是否一致。
自采数据测试
厕所隔间数据检测结果如下：
可以看出，整体的位置存在较大偏差，应该是数据预处理与原文有些gap，后续研究下，再推理试试。
带着问题了解项目
未完待续