PHI-4-Multimodal：デモプロジェクトを備えたガイド

このチュートリアルでは、Microsoftの軽量Phi-4-Multimodalモデルを使用して、マルチモーダル言語チューターの構築を示しています。このAI駆動のアプリケーションは、包括的な言語学習体験のためにテキスト、画像、およびオーディオ処理を活用します。

主な機能：

• テキストベースの学習：リアルタイムの文法チェック、言語翻訳、文の再構築、コンテキスト認識の語彙提案を提供します。
• 画像ベースの学習：画像からテキストを抽出および翻訳し、視覚的なコンテンツの要約を提供します。
• オーディオベースの学習：スピーチをテキストに変換し、発音を評価し、リアルタイムの音声翻訳を提供します。

phi-4-multimodalの概要：

PHI-4-Multimodalは、テキスト、画像、および音声の処理に優れています。その機能は次のとおりです。

• テキスト処理：文法修正、翻訳、および文の構築。
• 視覚処理：光学文字認識（OCR）、画像の要約、およびマルチモーダル相互作用。
• 音声処理：自動音声認識（ASR）、発音フィードバック、および音声からテキストへの翻訳。

128Kトークンのコンテキスト長さは、リアルタイムアプリケーションのパフォーマンスを最適化します。

段階的な実装：

1。前提条件：

必要なPythonライブラリをインストールする：

 PIPインストールグラデーショントランストーチトーチサウンドファイル枕フラッシュアット - ノービルドイソル化

注：Flashattention2は、最適なパフォーマンスに推奨されます。古いGPUを使用している場合は、モデル初期化中に_attn_implementation="eager"を設定することを検討してください。

必要なライブラリをインポートします：

 Gragioをgrとしてインポートします
トーチをインポートします
リクエストをインポートします
IOをインポートします
OSをインポートします
sfsとしてsoundfileをインポートします
PILインポート画像から
Transformers Import Automodelforcausallm、Autoprocessor、GenerationConfig

2。Phi-4-Multimodalの読み込み：

モデルとプロセッサを抱きしめる顔からロードします。

 model_path = "Microsoft/Phi-4-Multimodal-instruct"
processor = autoprocessor.from_pretrained（model_path、trust_remote_code = true）
Model = automodelforcausallm.from_pretrained（
    model_path、 
    device_map = "cuda"、 
    torch_dtype = "auto"、 
    trust_remote_code = true、
    _attn_implementation = 'flash_attention_2'、
）.cuda（）
Generation_config = generationconfig.from_pretrained（model_path）

3。コア機能：

• clean_response(response, instruction_keywords) ：モデルの出力からプロンプトテキストを削除します。
• process_input(file, input_type, question) ：テキスト、画像、およびオーディオ入力を処理し、phi-4-multimodalモデルを使用して回答を生成します。この関数は、各モダリティの入力処理、モデル推論、および応答クリーニングを管理します。
• process_text_translate(text, target_language)およびprocess_text_grammar(text) ：翻訳および文法修正のための特定の関数、 process_inputをレバレッジします。

4。グラデーションインターフェース：

グラデーションインターフェイスは、モデルと対話するためのユーザーフレンドリーな方法を提供します。インターフェイスは、テキスト、画像、およびオーディオ処理用のタブで構成されており、それぞれに適切な入力フィールド（テキストボックス、画像アップロード、オーディオアップロード）と出力ディスプレイを備えています。ボタンは、関連する処理機能をトリガーします。

5。テストと結果：

このチュートリアルには、翻訳、文法修正、画像テキスト抽出、オーディオ転写/翻訳におけるモデルの機能を示す出力の例が含まれています。これらの例は、アプリケーション内の各モジュールの機能を示しています。

結論：

このチュートリアルは、Phi-4-Multimodalを使用して、堅牢なマルチモーダル言語チューターを構築するための実用的なガイドを提供します。アプリケーションの汎用性とリアルタイムの機能は、言語学習を強化する際のマルチモーダルAIの可能性を強調しています。

以上がPHI-4-Multimodal：デモプロジェクトを備えたガイドの詳細内容です。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。