Llama 3.2 et Gradio Tutorial : Construire une application web multimodale

Construire l'application multimodale Llama 3.2

Maintenant que nous avons configuré nos importations et notre modèle, passons à la partie principale de l'application, à savoir le traitement des entrées (texte et image) et la génération de la réponse.

Génération de texte à texte

Nous commençons par définir une fonction qui prend en compte le texte de l'utilisateur et, éventuellement, une image. Cette fonction utilise ensuite le modèle Llama 3.2 pour générer une réponse.

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."

Cette fonction gère deux types d'entrées dans la boucle :

• Texte seul: Si aucune image n'est fournie, le modèle génère une réponse basée sur le texte saisi.
• Texte + Image: Si une image est fournie, le modèle traite à la fois le texte et l'image avant de générer la réponse.

Une fois le type d'entrée identifié, il est transmis à un processeur issu de la bibliothèque de transformateurs pour traiter l'entrée. Ensuite, le modèle génère une sortie dans la plage de max_new_tokens.

Création de l'interface Gradio

L'interface Gradio relie le tout et nous permet d'exécuter des tests dans un format basé sur le web. Cette interface permet aux utilisateurs de soumettre un texte et des images d'un problème auquel ils sont confrontés et de voir la solution générée par l'IA.

Jetons un coup d'œil au code et expliquons-le.

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)

Dans le code ci-dessus, nous :

• Définissez deux entrées :
• text_input pour le texte
• image_input pour l'image
• Spécifiez une boîte de sortie pour afficher la réponse.
• Créez l'interface, en passant des paramètres tels que :
• Entrées
• Fonction de traitement des données
• Résultats générés par le modèle
• Titre de l'interface
• Description (si nécessaire)
• Configurez l'interface utilisateur de base.
• Lancez l'interface avec debug = True pour déboguer les erreurs. Une fois que le code fonctionne correctement, repassez à False.

L'interface finale se présentera comme suit :

L'application Gradio, notre assistant multimodal d'assistance à la clientèle, est prête ! Pour obtenir la réponse souhaitée, essayez de modifier le paramètre max_new_tokens ou de jouer un peu avec l'invite.

Cas d'utilisation de Llama 3.2 et Gradio

Outre la démo que nous avons créée dans ce tutoriel, il existe quelques autres cas d'utilisation qui nécessitent un minimum d'effort. Il s'agit notamment de

• Enseignement et tutorat : Les étudiants peuvent télécharger des aides visuelles telles que des graphiques ou des diagrammes avec leurs questions, et le modèle peut générer des réponses complètes incorporant à la fois des informations visuelles et textuelles.
• Création de contenu : Améliorez la création de légendes, d'articles de blog et de contenu de médias sociaux en générant du texte à partir d'images.
• Assistance virtuelle en matière d'immobilier : Assister les agents et les clients en traitant les images des biens immobiliers et en répondant aux questions qui s'y rapportent. Générez des descriptions de propriétés ou analysez les détails visuels des photos.

Meilleures pratiques pour développer avec Llama 3.2 et Gradio

Pour chaque cas d'utilisation, il y a quelques conseils que chaque développeur peut utiliser lors du développement d'une application comme celle que nous avons déjà construite. Voici quelques bonnes pratiques qu'un développeur peut adopter lorsqu'il travaille avec des modèles tels que llama3.2.

Gestion de la latence

Les tâches multimodales pouvant être gourmandes en ressources, il est essentiel de réduire le temps de latence. Envisagez d'optimiser le modèle pour obtenir des réponses plus rapides en utilisant la mise en cache, l'élagage du modèle ou en limitant le nombre de jetons générés.

Gestion des erreurs

Il est important de mettre en place des mécanismes pour gérer les erreurs. Dans les cas où le modèle ne parvient pas à générer une réponse significative (par exemple, en raison de la mauvaise qualité de l'image), nous pouvons fournir des réponses de repli ou des messages d'erreur. Nous pouvons même opter pour un retour d'information humain qui, en retour, permet d'améliorer le modèle.

Contrôle des performances

Le cursus des performances de l'appli, comme les temps de réponse et les données d'interaction avec l'utilisateur, peut permettre d'optimiser l'interface et même d'améliorer l'expérience utilisateur. En notant le temps de performance, nous pouvons essayer d'optimiser la latence du modèle en utilisant des bibliothèques comme bits and bytes.

Conclusion

Dans ce guide, nous avons appris à combiner les capacités multimodales de Llama 3.2 et l'interface intuitive de Gradio. De l'assistance à la clientèle à l'éducation en passant par la création de contenu, les applications potentielles sont vastes et variées.

En adhérant aux meilleures pratiques telles que la gestion de la latence, la gestion des erreurs et le contrôle des performances, nous pouvons nous assurer que nos applications Llama 3.2 et Gradio sont robustes, efficaces et conviviales.

Pour en savoir plus, je vous recommande ces tutoriels :

• Pile de lamas : Un guide avec des exemples pratiques
• Mise au point de Llama 3.2 et utilisation locale
• Interfaces utilisateur pour les applications d'IA avec Gradio en Python