Microsoft＆＃039;のOmniparser V2をローカルに実行するにはどうすればよいですか？

MicrosoftのOmniparser V2は、スクリーンショットを分析してGUIから構造化されたデータを抽出し、AIエージェントが画面上の要素とシームレスに対話できるようにする最先端のAIスクリーンパーサーです。自律的なGUIエージェントの構築に最適なこのツールは、自動化とワークフローの最適化のためのゲームチェンジャーです。このガイドでは、Omniparser V2をローカルにインストールする方法、その運用力学、およびその現実世界のアプリケーションとともに、Omnitoolとの統合について説明します。次の記事にご期待ください。ここでは、QWEN 2.5を使用してOmniparser V2を実行します。GUIオートメーションを次のレベルに向けてご覧ください。

目次

Omniparser v2がどのように機能するのか？環境
• ステップ4：PIPを使用して必要な依存関係をインストールします
• ステップ5：モデルの重みをダウンロード
• ステップ6：デモを実行する
結論
• どのようにomniparser v2が機能しますか？
• Omniparser V2は、2段階のプロセスを使用します：検出とキャプション。第一に、その検出モジュールは、微調整されたYolov8モデルに依存して、スクリーンショットでボタン、アイコン、メニューなどのインタラクティブな要素を見つけます。次に、キャプションモジュールでは、Florence-2 Foundationモデルを使用して、これらの要素の記述ラベルを作成し、インターフェイス内での役割を説明します。一緒に、これらのモジュールは大規模な言語モデル（LLM）を完全に理解し、正確な相互作用とタスクの実行を可能にします。
前任者と比較して、Omniparser V2は主要なアップグレードを提供します。特に小さな要素を検出するために、遅延を60％削減し、精度を向上させます。 Screenspot Proなどのテストでは、GPT-4oとペアになったOmniparser V2の平均精度は39.6％で、ベースラインスコアは0.8％の大きな飛躍です。これらの利益は、アイコンとその機能に関する豊富な情報を含む、より大きく、より詳細なデータセットでのトレーニングから生じます。
• Omniparser v2
のインストールのための前提条件

インストールプロセスを開始する前に、システムが次の要件を満たしていることを確認してください。

• git：gitをインストールして、omniparserリポジトリをクローン化します：

sudo apt install git-all

• ミニコンダ： Python環境を管理するためにMinicondaをインストールします。指示は次のとおりです。Minicondaインストールガイド
  
nvidia cudaツールキットおよびcudaコンパイラ：
• GPU加速に必要です。 CUDAダウンロードからオペレーティングシステムに適切なファイルをダウンロードします。または、以下を使用してWSLをWindowsにインストールして、すべてをインストールできます。
インストール手順

wsl --install

すべての準備ができたので、Omniparser v2：

のインストールを見てみましょう

ステップ1：Omniparserリポジトリをクローン

ターミナルを開き、GithubからOmniparserリポジトリをクローンします：

ステップ2：コンドラ環境をセットアップ

git clone https://github.com/microsoft/OmniParser
cd OmniParser

Python 3.12：

を使用して「Omni」という名前のConda環境を作成します

ステップ3：環境をアクティブにします

conda create -n "omni" python==3.12

ステップ4：pip

を使用して、必要な依存関係をインストールします

conda activate omni

ステップ5：モデルの重みをダウンロード

pip install -r requirements.txt

V2ウェイトをダウンロードして、Weightsフォルダーに配置します。キャプションウェイトフォルダーにicon_caption_florenceという名前があることを確認してください。ダウンロードされていない場合は、

を使用してください

ステップ6：デモを実行する

rm -rf weights/icon_detect weights/icon_caption weights/icon_caption_florence

huggingface-cli download microsoft/OmniParser-v2.0 --local-dir weights

mv weights/icon_caption weights/icon_caption_florence

Gradio Demoを実行するには、実行：

python gradio_demo.py

output

Omnitool：Omniparser v2の強化

Omnitoolは、完全に自律的なエージェントアクションを有効にするために、OmniparserをLLM（GPT-4Oなど）と統合するWindows 11仮想マシンです。

Omnitoolを使用することの利点：

自律エージェントアクション：

AIエージェントが人間の介入なしでタスクを実行できるようにします。

• 現実世界の自動化：GUI相互作用を通じて繰り返しタスクの自動化を促進します。
アクセシビリティソリューション：
• 支援技術のために構造化されたデータを提供します ユーザーインターフェイス分析：
抽出された構造化データに基づいてユーザーインターフェイスを分析および改善します。
• Omniparser v2のアプリケーション Omniparser V2の機能は、多数のアプリケーションを開きます：
• UI Automation：グラフィカルユーザーインターフェイスとの対話の自動化
アクセシビリティソリューション：
• 障害のあるユーザーにソリューションを提供します ユーザーインターフェイス分析：
抽出された構造化データに基づいてユーザーインターフェイス設計の分析と改善。
• 結論
Omniparser V2は、AIの視覚的解析において大きな跳躍であり、テキストと視覚データの処理をシームレスに接続します。スピード、精度、シームレスな統合により、AIを搭載したソリューションを構築しようとする開発者や企業にとって必須のツールです。次の記事では、QWEN 2.5でOmniparser V2を実行していることに飛び込み、実際のアプリケーションの可能性がさらに高まります。お楽しみに！

以上がMicrosoft＆＃039;のOmniparser V2をローカルに実行するにはどうすればよいですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。