META最终通过引入Llama 3.2 11B和90B视觉模型来为Llama生态系统增加了多模式。这两种模型在处理文本和图像方面都表现出色，这使我尝试使用90B版本构建一个项目。
在本文中，我将分享我的作品，并指导您使用简化的前端和Llama 3.2 90B作为生成字幕的引擎。为什么使用Llama 3.2 90B进行图像字幕应用
>让我们探索这些功能如何转化为像图像字幕之类的真实应用程序。
>图像字幕管道
图像字幕是生成汇总图像内容的描述性文本的自动过程。它结合了计算机视觉和自然语言处理，以在语言中解释和表达视觉细节。传统上，图像字幕需要一条复杂的管道，通常涉及图像处理和语言的单独阶段。标准方法涉及三个主要步骤：图像预处理，特征提取和字幕生成。
图像预处理：图像通常进行调整，标准化和偶尔裁剪，以确保它们符合模型的输入规格。特征提取：提取视觉特征以识别图像中的对象，场景或相关细节。在大多数模型中，这需要一个单独的视觉模型来解释图像，生成语言模型可以理解的结构化数据。
>使用Llama 3.2 90b，这个传统上复杂的过程变得更加简单。该模型的视觉适配器将视觉特征集成到核心语言模型中，使其能够直接解释图像并通过简单的提示生成字幕。通过将跨注意层嵌入其体系结构中，Llama 3.2 90B允许用户通过仅提示模型来描述图像，即确定需要单独的处理阶段。这种简单性使更易于访问和高效的图像字幕可以产生自然的描述性标题，从而有效地捕获图像的本质。
图像字幕应用程序的概述
我们的应用程序将包含以下功能：
标题：一个突出显示的标题，Llama字幕，以建立应用程序的目的。
>上传按钮：一个从用户设备上传图像的接口。
> recreterentials.json
文件中以简化访问。
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')>最后，我们通过简化生成我们的Interactive Web应用程序
# 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构建图像字幕应用程序，并简化了高级AI如何使艰巨的任务更容易。该项目将强大的模型与一个简单的接口相结合，以创建一个既直观又易于使用的工具。
>
作为AI工程师，我看到了此类工具的巨大潜力。它们可以使技术更容易访问，帮助人们更好地参与内容，并以更明智的方式自动化流程。
以上是LLAMA 3.2 90B教程：带有shatlit＆groq的图像字幕应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
