Создание мультимодального приложения для генерации подписей к изображениям с использованием модели BLIP от Salesforce

Создание многомодального приложения для описания изображений

В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивное приложение для описания изображений, используя платформу Google Colab, мощную модель BLIP от Salesforce и Streamlit для интуитивно понятного веб-интерфейса. Модели с несколькими модальностями, которые объединяют возможности обработки изображений и текста, становятся все более важными в приложениях ИИ, позволяя выполнять такие задачи, как описание изображений и визуальные вопросы.

Установка необходимых зависимостей

Сначала установим необходимые зависимости для создания приложения:

!pip install transformers torch torchvision streamlit Pillow pyngrok
  

Это включает в себя Transformers (для модели BLIP), Torch и Torchvision (для глубокого обучения и обработки изображений), Streamlit (для создания интерфейса), Pillow (для работы с изображениями) и pyngrok (для доступа к приложению онлайн).

Создание приложения Streamlit

Затем мы создаем приложение для описания изображений на основе Streamlit с использованием модели BLIP:

%%writefile app.py
import torch
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
import streamlit as st
from PIL import Image

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

@st.cache_resource
def load_model():
    processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
    model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base").to(device)
    return processor, model

processor, model = load_model()

st.title("Многомодальное приложение для описания изображений")
  

Приложение позволяет пользователям загружать изображение, отображает его и генерирует описание по нажатию кнопки. Использование @st.cache_resource обеспечивает эффективную загрузку модели, а поддержка CUDA используется для более быстрой обработки.

Настройка доступа к приложению через ngrok

Наконец, мы настраиваем доступ к приложению Streamlit с помощью ngrok:

from pyngrok import ngrok

NGROK_TOKEN = "вставьте ваш токен NGROK здесь"
ngrok.set_auth_token(NGROK_TOKEN)

public_url = ngrok.connect(8501)
print("Публичный URL для доступа к приложению: ", public_url)
  

Этот шаг позволяет создать безопасный туннель и сделать приложение доступным по внешнему URL, что позволяет взаимодействовать с ним удаленно.

Заключение

Мы успешно создали и развернули многомодальное приложение для описания изображений с использованием модели BLIP от Salesforce и Streamlit, безопасно размещенное через ngrok из среды Google Colab. Это практическое упражнение продемонстрировало, как легко интегрировать сложные модели машинного обучения в удобные интерфейсы.

Дополнительные ресурсы

Не забудьте подписаться на нас в Twitter, присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn. Также вы можете ознакомиться с практическим примером решения на базе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации общения с клиентами.