PHI-4-Multimodal: Ein Leitfaden mit Demo-Projekt

Dieses Tutorial zeigt, dass ein multimodaler Sprachleiter mit dem leichten pHI-4-multimodalen Modell von Microsoft erstellt wird. Diese AI-betriebene Anwendung nutzt Text, Bild und Audioverarbeitung für eine umfassende Erfahrung im Sprachlernen.

Schlüsselmerkmale:

• Textbasiertes Lernen: Bietet Echtzeit-Grammatiküberprüfung, Sprachübersetzung, Satzumstrukturierung und kontextbezogene Vokabularvorschläge.
• Bildbasiertes Lernen: Extrahiert und übersetzt Text aus Bildern und bietet visuelle Inhaltszusammenfassungen.
• Audiobasiertes Lernen: Konvertiert Sprache in Text, bewertet die Aussprache und bietet Echtzeit-Sprachübersetzung.

PHI-4-Multimodalübersicht:

PHI-4-Multimodal Excels in Verarbeitung von Text, Bildern und Sprache. Zu den Fähigkeiten gehören:

• Textverarbeitung: Grammatikkorrektur, Übersetzung und Satzkonstruktion.
• Sehverarbeitung: optische Charaktererkennung (OCR), Bildübersicht und multimodale Wechselwirkungen.
• Sprachverarbeitung: Automatische Spracherkennung (ASR), Aussprache-Feedback und Sprach-zu-Text-Übersetzung.

Die 128-K-Token-Kontextlänge optimiert die Leistung für Echtzeitanwendungen.

Schritt-für-Schritt-Implementierung:

1. Voraussetzungen:

Installieren Sie die notwendigen Python -Bibliotheken:

 PIP Installieren Sie Gradio Transformers Torch Soundfile Kissen Flash-At-Ack-No-Build-Isolation

HINWEIS: Flashattention2 wird für eine optimale Leistung empfohlen. Wenn Sie ältere GPUs verwenden, sollten Sie _attn_implementation="eager" während der Modellinitialisierung einstellen.

Erforderliche Bibliotheken importieren:

 Import Gradio als Gr
Taschenlampe importieren
Anfragen importieren
IO importieren
OS importieren
Soundfile als SF importieren
vom PIL -Importbild
Aus Transformatoren importieren AutomodelforcausAllm, Autoprocessor, GenerationConfig

2. Laden Sie Phi-4-Multimodal:

Laden Sie das Modell und den Prozessor vom Umarmungsgesicht:

 model_path = "Microsoft/phi-4-multimodal-instruktur"
processor = autoprocessor.from_pretraed (model_path, treued_remote_code = true)
model = automodelforcausAllm.from_Pretrained (
    model_path, 
    Device_map = "CUDA", 
    tourch_dtype = "auto", 
    trust_remote_code = true,
    _attn_implementation = 'flash_attention_2',
) .cuda ()
Generation_Config = GenerationConfig.from_Petrier (model_path)

3.. Kernfunktionalitäten:

• clean_response(response, instruction_keywords) : Entfernt ein Umgangstext aus der Ausgabe des Modells.
• process_input(file, input_type, question) : Verarbeitet Text-, Bild- und Audioeingänge und generiere Antworten mithilfe des phi-4-multimodalen Modells. Diese Funktion verwaltet die Eingabeverarbeitung, die Modellinferenz und die Antwortreinigung für jede Modalität.
• process_text_translate(text, target_language) und process_text_grammar(text) : spezifische Funktionen für die Übersetzung bzw. Grammatikkorrektur, Leveraging process_input .

4. Gradio Interface:

Eine Gradio-Schnittstelle bietet eine benutzerfreundliche Möglichkeit, mit dem Modell zu interagieren. Die Schnittstelle ist mit Registerkarten für Text-, Bild- und Audioverarbeitung strukturiert, jeweils entsprechende Eingabefelder (Textfelder, Bild -Upload, Audio -Upload) und Ausgabeanzeigen. Tasten auslösen die relevanten Verarbeitungsfunktionen.

5. Tests und Ergebnisse:

Das Tutorial enthält Beispielausgänge, die die Funktionen des Modells in Bezug auf Übersetzung, Grammatikkorrektur, Bildtextraktion und Audio -Transkription/-übersetzung demonstrieren. Diese Beispiele zeigen die Funktionalität jedes Moduls innerhalb der Anwendung.

Abschluss:

Dieses Tutorial bietet einen praktischen Leitfaden zum Aufbau eines robusten multimodalen Sprachlehrer unter Verwendung von PHI-4-Multimodal. Die Vielseitigkeits- und Echtzeitfähigkeiten der Anwendung unterstreichen das Potenzial der multimodalen KI bei der Verbesserung des Sprachlernens.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHI-4-Multimodal: Ein Leitfaden mit Demo-Projekt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!