META最終通過引入Llama 3.2 11B和90B視覺模型來為Llama生態系統增加了多模式。這兩種模型在處理文本和圖像方面都表現出色，這使我嘗試使用90B版本構建一個項目。
在本文中，我將分享我的作品，並指導您使用簡化的前端和Llama 3.2 90B作為生成字幕的引擎。為什麼使用Llama 3.2 90B進行圖像字幕應用
>讓我們探索這些功能如何轉化為像圖像字幕之類的真實應用程序。
>圖像字幕管道
圖像字幕是生成匯總圖像內容的描述性文本的自動過程。它結合了計算機視覺和自然語言處理，以在語言中解釋和表達視覺細節。傳統上，圖像字幕需要一條複雜的管道，通常涉及圖像處理和語言的單獨階段。標準方法涉及三個主要步驟：圖像預處理，特徵提取和字幕生成。
圖像預處理：圖像通常進行調整，標準化和偶爾裁剪，以確保它們符合模型的輸入規格。特徵提取：提取視覺特徵以識別圖像中的對象，場景或相關細節。在大多數模型中，這需要一個單獨的視覺模型來解釋圖像，生成語言模型可以理解的結構化數據。
>使用Llama 3.2 90b，這個傳統上複雜的過程變得更加簡單。該模型的視覺適配器將視覺特徵集成到核心語言模型中，使其能夠直接解釋圖像並通過簡單的提示生成字幕。通過將跨注意層嵌入其體系結構中，Llama 3.2 90B允許用戶通過僅提示模型來描述圖像，即確定需要單獨的處理階段。這種簡單性使更易於訪問和高效的圖像字幕可以產生自然的描述性標題，從而有效地捕獲圖像的本質。
圖像字幕應用程序的概述
我們的應用程序將包含以下功能：
標題：一個突出顯示的標題，Llama字幕，以建立應用程序的目的。
>上傳按鈕：一個從用戶設備上傳圖像的接口。
> recreterentials.json
文件中以簡化訪問。
import streamlit as st
from groq import Groq
import base64
import os
import json
# Set up Groq API Key
os.environ['GROQ_API_KEY'] = json.load(open('credentials.json', 'r'))['groq_token']
# Function to encode the image
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')>最後，我們通過簡化生成我們的Interactive Web應用程序
# Function to generate caption
def generate_caption(uploaded_image):
base64_image = base64.b64encode(uploaded_image.read()).decode('utf-8')
client = Groq()
chat_completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What's in this image?"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
},
},
],
}
],
model="llama-3.2-90b-vision-preview",
)
return chat_completion.choices[0].message.content
使用Llama 3.2 90B構建圖像字幕應用程序，並簡化了高級AI如何使艱鉅的任務更容易。該項目將強大的模型與一個簡單的接口相結合，以創建一個既直觀又易於使用的工具。
>
作為AI工程師，我看到了此類工具的巨大潛力。它們可以使技術更容易訪問，幫助人們更好地參與內容，並以更明智的方式自動化流程。
以上是LLAMA 3.2 90B教程：帶有shatlit＆groq的圖像字幕應用程序的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
