در این آموزش، یاد خواهیم گرفت که چگونه یک اپلیکیشن تعاملی شرح تصویر چندوجهی با استفاده از پلتفرم Colab گوگل، مدل قدرتمند BLIP Salesforce و Streamlit برای یک رابط کاربری وب بصری بسازیم. مدلهای چندوجهی، که قابلیتهای پردازش تصویر و متن را با هم ترکیب میکنند، در برنامههای کاربردی هوش مصنوعی اهمیت فزایندهای یافتهاند و امکان انجام وظایفی مانند شرح تصویر، پاسخ به سوالات تصویری و موارد دیگر را فراهم میکنند. این راهنمای گام به گام، راهاندازی روان را تضمین میکند، به وضوح به مشکلات رایج میپردازد و نحوه ادغام و استقرار راهحلهای هوش مصنوعی پیشرفته را حتی بدون تجربه گسترده نشان میدهد.
ابتدا ما transformers، torch، torchvision، streamlit، Pillow، pyngrok، و تمام وابستگیهای ضروری برای ساخت یک برنامه شرح تصویر چندوجهی را نصب میکنیم. این شامل Transformers (برای مدل BLIP)، Torch & Torchvision (برای یادگیری عمیق و پردازش تصویر)، Streamlit (برای ایجاد رابط کاربری)، Pillow (برای مدیریت فایلهای تصویری) و pyngrok (برای ارائه برنامه آنلاین از طریق Ngrok) است.
سپس ما یک برنامه شرح تصویر چندوجهی مبتنی بر Streamlit با استفاده از مدل BLIP ایجاد میکنیم. ابتدا BLIPProcessor و BLIPForConditionalGeneration را از Hugging Face بارگیری میکند و به مدل اجازه میدهد تا تصاویر را پردازش کرده و شرح تولید کند. رابط کاربری Streamlit کاربران را قادر میسازد تا یک تصویر را بارگذاری کنند، آن را نمایش دهند و با کلیک روی یک دکمه شرح تولید کنند. استفاده از @st.cache_resource بارگیری کارآمد مدل را تضمین میکند و در صورت وجود، از پشتیبانی CUDA برای پردازش سریعتر استفاده میشود.
در نهایت، ما یک برنامه Streamlit در دسترس عموم را که در Google Colab با استفاده از ngrok اجرا میشود، تنظیم میکنیم. این کارها را انجام میدهد:
این روش به شما امکان میدهد از راه دور با برنامه شرح تصویر خود تعامل داشته باشید، حتی اگر Google Colab میزبانی مستقیم وب را ارائه نمیدهد.
در نتیجه، ما با موفقیت یک برنامه شرح تصویر چندوجهی را ایجاد و مستقر کردهایم که توسط BLIP Salesforce و Streamlit پشتیبانی میشود و به طور ایمن از طریق ngrok از یک محیط Google Colab میزبانی میشود. این تمرین عملی نشان داد که چگونه به راحتی مدلهای پیچیده یادگیری ماشین را میتوان در رابطهای کاربر پسند ادغام کرد و پایهای برای بررسی و سفارشیسازی بیشتر برنامههای چندوجهی فراهم کرد.
دفترچه Colab اینجاست. همچنین، فراموش نکنید که ما را در توییتر دنبال کنید و به کانال تلگرام ما و گروه لینکدین ما بپیوندید. فراموش نکنید که به 80k+ ML SubReddit ما بپیوندید.