SenseNova-SI
[CVPR 2026] Scaling Spatial Intelligence with Multimodal Foundation Models
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최종 버전 다운로드 (.zip)- ruff.yml
- default.yaml
- example.md
- example.md
- bagel-generate-example.jpg
- bagel-think_generate-example.jpg
- examples.jsonl
- Q10.jpg
- Q11.jpg
- Q12.jpg
- Q13_1.png
- Q13_2.png
- Q14_1.png
- Q14_2.png
- Q15.png
- Q16.png
- Q17.png
- Q18.png
- Q1_1.png
- Q2_1.png
- Q2_2.png
- Q3_1.png
- Q3_2.png
- Q3_3.png
- Q4.png
- Q5.png
- Q6.png
- Q7.png
- Q8_1.jpg
- Q8_2.jpg
- Q8_3.jpg
- Q8_4.jpg
- Q9.jpg
- __init__.py
- data_utils.py
- transforms.py
- __init__.py
- bagel.py
- modeling_utils.py
- qwen2_navit.py
- siglip_navit.py
- taylorseer.py
- __init__.py
- configuration_qwen2.py
- modeling_qwen2.py
- tokenization_qwen2.py
- tokenization_qwen2_fast.py
- __init__.py
- configuration_siglip.py
- convert_siglip_to_hf.py
- image_processing_siglip.py
- modeling_siglip.py
- processing_siglip.py
- tokenization_siglip.py
- __init__.py
- autoencoder.py
- __init__.py
- inferencer.py
- __init__.py
- bagel.py
- internvl.py
- model.py
- qwen.py
- utils.py
- sensenova_si_800K.yaml
- sensenova_si_8M.yaml
- sensenova_si_800K.json
- sensenova_si_8M.json
- __init__.py
- data_utils.py
- dataset_base.py
- dataset_info.py
- distributed_iterable_dataset.py
- edit_dataset_jsonl.py
- parquet_utils.py
- t2i_dataset.py
- t2i_dataset_jsonl.py
- transforms.py
- video_utils.py
- vlm_dataset.py
- __init__.py
- bagel.py
- modeling_utils.py
- qwen2_navit.py
- siglip_navit.py
- __init__.py
- configuration_qwen2.py
- modeling_qwen2.py
- tokenization_qwen2.py
- tokenization_qwen2_fast.py
- __init__.py
- configuration_siglip.py
- convert_siglip_to_hf.py
- image_processing_siglip.py
- modeling_siglip.py
- processing_siglip.py
- tokenization_siglip.py
- __init__.py
- autoencoder.py
- train_sensenova_si_800K.sh
- train_sensenova_si_8M.sh
- __init__.py
- fsdp_utils.py
- pretrain_unified_navit.py
- train_utils.py
- environment.yml
- requirements.txt
- TRAIN.md
- configuration_internlm2.py
- modeling_internlm2.py
- tokenization_internlm2.py
- tokenization_internlm2_fast.py
- __init__.py
- configuration_intern_vit.py
- configuration_internvl_chat.py
- modeling_intern_vit.py
- modeling_internvl_chat.py
- configuration_phi3.py
- modeling_phi3.py
- __init__.py
- __init__.py
- internlm2_packed_training_patch.py
- internvit_liger_monkey_patch.py
- llama2_flash_attn_monkey_patch.py
- llama_flash_attn_monkey_patch.py
- llama_packed_training_patch.py
- llama_rmsnorm_monkey_patch.py
- pad_data_collator.py
- phi3_packed_training_patch.py
- qwen2_packed_training_patch.py
- train_dataloader_patch.py
- train_sampler_patch.py
- __init__.py
- constants.py
- dataset.py
- dataset_packed.py
- internvl_chat_finetune.py
- internvl_chat_mpo.py
- internvl_chat_pretrain.py
- trainer_dpo.py
- conversation.py
- dist_utils.py
- sensenova_si_800K.json
- sensenova_si_8M.json
- sensenova_si_800K_internvl3_8b.sh
- sensenova_si_8M_internvl3_8b.sh
- convert_to_int8.py
- extract_mlp.py
- extract_video_frames.py
- extract_vit.py
- images_stitching.py
- internvl_custom2hf.py
- internvl_hf2custom.py
- json2jsonl.py
- jsonl2jsonl.py
- merge_lora.py
- README.md
- replace_llm.py
- resize_pos_embed.py
- pyproject.toml
- zero_stage1_config.json
- zero_stage2_config.json
- zero_stage3_config.json
- zero_stage3_config_100b.json
- zero_stage3_config_100b_1e7_offload.json
- zero_stage3_config_100b_1e8.json
- zero_stage3_config_34b.json
- zero_stage3_config_70b.json
- requirements.txt
- data_800K.yaml
- data_8M.yaml
- preprocess_sensenova_si_dataset.py
- run.sh
- train_config_800K.yaml
- train_config_8M.yaml
- lmms-engine
- .gitignore
- .gitmodules
- .pre-commit-config.yaml
- .python-version
- example.py
- example_bagel.py
- LICENSE
- pyproject.toml
- README.md
- README_CN.md
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd SenseNova-SI
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install huggingface_hub
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install uv
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
쉬움사전 준비물
pip install huggingface_hub
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install uv
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
uv pip install -r training/intern_vl/requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
uv pip install flash-attn==2.3.6
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
uv pip install -e training/lmms-engine
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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