Tutorial de Llama 3.2 y Gradio: Construye una aplicación web multimodal

Construir la aplicación multimodal Llama 3.2

Ahora que ya hemos configurado nuestras importaciones y hemos configurado correctamente nuestro modelo, avancemos con la parte principal de la app: procesar las entradas (texto e imagen) y generar la respuesta.

Generación de texto a texto

Empezamos definiendo una función que recibe el texto del usuario y, opcionalmente, una imagen. A continuación, esta función utiliza el modelo Llama 3.2 para generar una respuesta.

def process_ticket(text, image=None):
    model, processor = load_model()
    
    try:
        if image:
            # Resize the image for consistency
            image = image.convert("RGB").resize((224, 224))
            prompt = f"<|image|><|begin_of_text|>{text}"
            # Process both the image and text input
            inputs = processor(images=[image], text=prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
        else:
            prompt = f"<|begin_of_text|>{text}"
            # Process text-only input
            inputs = processor(text=prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
        
        # Generate response (restrict token length for faster output)
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
        # Decode the response from tokens to text
        response = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return response
    
    except Exception as e:
        print(f"Error processing ticket: {e}")
        return "An error occurred while processing your request."

Esta función maneja dos tipos de entrada dentro del bucle:

• Sólo texto: Si no se proporciona ninguna imagen, el modelo genera una respuesta basada en el texto introducido.
• Texto + Imagen: Si se proporciona una imagen, el modelo procesa tanto el texto como la imagen antes de generar la respuesta.

Una vez identificado el tipo de entrada, se pasa a un procesador procedente de la biblioteca de transformadores para que procese la entrada. A continuación, el modelo genera una salida dentro del intervalo de max_new_tokens.

Crear la interfaz de Gradio

La interfaz de Gradio lo une todo y nos permite ejecutar pruebas en formato web. Esta interfaz permite a los usuarios enviar texto e imágenes de un problema al que se enfrentan y ver la solución generada por la IA.

Echemos un vistazo al código y luego lo explicamos.

def create_interface():
    text_input = gr.Textbox(
        label="Describe your issue",
        placeholder="Describe the problem you're experiencing",
        lines=4,
    )
    
    image_input = gr.Image(label="Upload a Screenshot (Optional)", type="pil")
    
    # Output element
    output = gr.Textbox(label="Suggested Solution", lines=5)
    
    # Create the Gradio interface
    interface = gr.Interface(
        fn=process_ticket,  # Function to process inputs
        inputs=[text_input, image_input],  # User inputs (text and image)
        outputs=output,  # AI-generated output
        title="Multimodal Customer Support Assistant",
        description="Submit a description of your issue, along with an optional screenshot, and get AI-powered suggestions.",
    )
    
    # Launch the interface with debug mode
    interface.launch(debug=True)

En el código anterior

• Define dos entradas:
• text_input para texto
• image_input para la imagen
• Especifica una casilla de salida para mostrar la respuesta.
• Crea la interfaz, pasando parámetros como
• Entradas
• Función para procesar la entrada
• Resultados generados por el modelo
• Título de la interfaz
• Descripción (si es necesaria)
• Configura la interfaz básica de usuario.
• Inicia la interfaz con debug = True para depurar los errores. Una vez que el código funcione bien, vuelve a cambiarlo a False.

La interfaz final tendrá este aspecto:

¡Nuestra aplicación Gradio de asistente multimodal de atención al cliente está lista! Para obtener la respuesta deseada, prueba a cambiar el parámetro max_new_tokens o a jugar un poco con el indicador.

Casos prácticos de Llama 3.2 y Gradio

Además de la demostración que hemos creado en este tutorial, hay algunos otros casos de uso que requieren un esfuerzo mínimo. Entre ellas están:

• Educación y tutoría: Los alumnos pueden cargar ayudas visuales como gráficos o diagramas junto a sus preguntas, y el modelo puede generar respuestas completas que incorporen información visual y textual.
• Creación de contenidos: Mejora la creación de pies de foto, entradas de blog y contenido de redes sociales generando texto basado en imágenes.
• Asistencia virtual inmobiliaria: Asistir a agentes y clientes procesando imágenes de propiedades y respondiendo a preguntas relacionadas. Genera descripciones de propiedades o analiza detalles visuales a partir de fotos.

Buenas prácticas para desarrollar con Llama 3.2 y Gradio

Para cada caso de uso, hay algunos consejos que todo desarrollador puede utilizar al desarrollar una aplicación como la que ya hemos construido. He aquí algunas buenas prácticas que un desarrollador puede adoptar al trabajar con modelos como llama3.2.

Gestión de la latencia

Como las tareas multimodales pueden consumir muchos recursos, reducir la latencia es clave. Considera la posibilidad de optimizar el modelo para obtener respuestas más rápidas utilizando el almacenamiento en caché, la poda del modelo o limitando el número de tokens generados.

Tratamiento de errores

Es importante poner en marcha mecanismos para gestionar los errores. En los casos en que el modelo no consiga generar una respuesta significativa (por ejemplo, debido a la mala calidad de la imagen), podemos proporcionar respuestas alternativas o mensajes de error. Incluso podemos optar por la retroalimentación humana, que, a cambio, ayuda a mejorar el modelo.

Control del rendimiento

Hacer un seguimiento del rendimiento de la aplicación, como los tiempos de respuesta y los datos de interacción del usuario, puede ayudar a optimizar la interfaz e incluso a mejorar la experiencia del usuario. Observando el tiempo de rendimiento, podemos intentar optimizar la latencia del modelo utilizando bibliotecas como bits and bytes.

Conclusión

En esta guía, aprendimos a combinar las capacidades multimodales de Llama 3.2 y la interfaz intuitiva de Gradio. Desde la atención al cliente hasta la educación y la creación de contenidos, las aplicaciones potenciales son amplias y variadas.

Siguiendo las mejores prácticas, como la gestión de la latencia, la gestión de errores y la supervisión del rendimiento, podemos garantizar que nuestras aplicaciones Llama 3.2 y Gradio sean robustas, eficaces y fáciles de usar.

Para saber más, te recomiendo estos tutoriales:

• Pila de llamas: Una guía con ejemplos prácticos
• Afinar Llama 3.2 y utilizarla localmente
• Interfaces de usuario para aplicaciones de IA con Gradio en Python