Wie führe ich den Omniparser V2 von Microsoft lokal aus?

Microsofts Omniparser V2 ist ein hochmoderner AI-Screen-Parser, der strukturierte Daten aus GUIs durch Analyse von Screenshots extrahiert, wodurch AI-Agenten nahtlos mit Elementen auf dem Bildschirm interagieren können. Dieses Tool ist perfekt zum Aufbau autonomer GUI-Agenten und ist ein Spielveränderer für die Automatisierung und die Workflow-Optimierung. In diesem Leitfaden behandeln wir die Installation von Omniparser V2 lokal, seine Betriebsmechanik und ihre Integration in Omnitool sowie die realen Anwendungen. Seien Sie gespannt auf unseren nächsten Artikel, in dem ich mit Qwen 2.5 das Ausführen von Omniparser V2 untersuchen werde - die GUI -Automatisierung auf die nächste Ebene.

Inhaltsverzeichnis

• Wie Omniparser V2 funktioniert? Environment
• Step 4: Install the Required Dependencies using pip
• Step 5: Download Model Weights
  • Step 6: Running Demos
  • Output
  • OmniTool: Enhancing OmniParser V2
  • Applications of OmniParser V2
  • Schlussfolgerung
  Wie funktioniert Omniparser V2?
Omniparser V2 verwendet einen zweistufigen Prozess: Erkennung und Bildunterschrift. Erstens basiert sein Erkennungsmodul auf einem fein abgestimmten Yolov8-Modell, um interaktive Elemente wie Tasten, Symbole und Menüs in Screenshots zu erkennen. Als nächstes verwendet das Bildunterschriftenmodul das Florence-2-Stiftungsmodell, um beschreibende Beschriftungen für diese Elemente zu erstellen und ihre Rollen innerhalb der Schnittstelle zu erklären. Gemeinsam helfen diese Module großen Sprachmodellen (LLMs), GUIS vollständig zu verstehen und präzise Interaktionen und Aufgabenausführung zu ermöglichen.
im Vergleich zu seinem Vorgänger liefert Omniparser V2 wichtige Upgrades. Es senkt die Latenz um 60% und verbessert die Genauigkeit, insbesondere zum Erkennen kleinerer Elemente. In Tests wie Screenspot Pro erreichte Omniparser V2, gepaart mit GPT-4O, eine durchschnittliche Genauigkeit von 39,6%, was einem großen Sprung gegenüber dem Grundwert von 0,8%entspricht. Diese Gewinne stammen aus dem Training auf einem größeren, detaillierteren Datensatz, der umfangreiche Informationen über Symbole und ihre Funktionen enthält.

Voraussetzungen für die Installation von Omniparser V2

Bevor Sie mit dem Installationsprozess beginnen, stellen Sie sicher, dass Ihr System die folgenden Anforderungen erfüllt:

• Git: Git installieren, um das Omniparser -Repository zu klonen:

sudo apt install git-all

• miniconda: miniconda für die Verwaltung von Python -Umgebungen installieren. Anweisungen finden Sie in: Miniconda -Installationshandbuch.
  
• nvidia cuda totrat und cuda -Compiler: für die GPU -Beschleunigung erforderlich. Laden Sie die entsprechende Datei für Ihr Betriebssystem herunter aus: CUDA -Downloads. Alternativ können Sie alles installieren, indem Sie WSL in Windows installieren:

wsl --install

Installationsschritte

Jetzt, da Sie alle Dinge fertig haben, schauen wir uns die Installation von Omniparser V2 an:

Schritt 1: Klonen Sie das Omniparser -Repository

Öffnen Sie Ihr Terminal und klonen Sie das Omniparser -Repository aus GitHub:

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

Schritt 2: Richten Sie die Conda -Umgebung auf

Erstellen Sie eine Conda -Umgebung mit dem Namen "Omni" mit Python 3.12:

conda create -n "omni" python==3.12

Schritt 3: Aktivieren Sie die Umgebung

conda activate omni

Schritt 4: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten mit PIP

pip install -r requirements.txt

Schritt 5: Modellgewichte herunterladen

Laden Sie die V2 -Gewichte herunter und legen Sie sie in den Gewichtsordner. Stellen Sie sicher, dass der Ordner zum Bildunterschrift Gewicht genannt wird icon_caption_florence. Wenn nicht heruntergeladen, verwenden Sie:

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

Schritt 6: Demos ausführen

Ausführen der Gradio -Demo ausführen:

python gradio_demo.py

Ausgabe

Omnitool: Verbesserung von Omniparser V2

Omnitool ist eine virtuelle Windows-Maschine, die Omniparser in ein LLM (wie GPT-4O) integriert, um vollständig autonome agentenaktionen zu ermöglichen.

Vorteile der Verwendung von Omnitool:

• autonome agentenaktionen: ermöglicht es den AI -Agenten, Aufgaben ohne menschliche Intervention auszuführen.
• reale Automatisierung: erleichtert die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben durch GUI-Interaktion.
• Barrierefreiheitslösungen: stellte strukturierte Daten für assistive Technologien bereitet.
• Benutzeroberflächenanalyse: Analysen und verbessert Benutzeroberflächen basierend auf extrahierten strukturierten Daten.

Anwendungen von Omniparser V2

Die Fähigkeiten von Omniparser V2 öffnen zahlreiche Anwendungen:

• UI -Automatisierung: Interaktionen mit grafischen Benutzeroberflächen automatisieren.
• Barrierefreiheitslösungen: Lösungen für Benutzer mit Behinderungen bereitstellen.
• Analyse der Benutzeroberfläche: Analysieren und Verbesserung der Benutzerschnittstellendesign basierend auf extrahierten strukturierten Daten.

Schlussfolgerung

Omniparser V2 ist ein großer Sprung nach vorne in der visuellen Analyse von KI, wobei sie nahtlos Text und visuelle Datenverarbeitung verbinden. Mit seiner Geschwindigkeit, Präzision und nahtlosen Integration ist es ein Muss für Entwickler und Unternehmen, die KI-betriebene Lösungen aufbauen möchten. In unserem nächsten Artikel werden wir mit QWEN 2.5 in den Ausführen von Omniparser V2 eingehen, um noch mehr Potenzial für reale Anwendungen auszuschöpfen. Bleib dran!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führe ich den Omniparser V2 von Microsoft lokal aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!