Llama 3.2 e Tutorial do Gradio: Crie um aplicativo da Web multimodal

Criando o aplicativo multimodal Llama 3.2

Agora que já definimos nossas importações e configuramos nosso modelo com sucesso, vamos avançar para a parte principal do aplicativo: processar as entradas (texto e imagem) e gerar a resposta.

Geração de texto para texto

Começamos definindo uma função que recebe o texto do usuário e, opcionalmente, uma imagem. Em seguida, essa função usa o modelo Llama 3.2 para gerar uma resposta.

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."

Essa função lida com dois tipos de entrada dentro do loop:

• Somente texto: Se nenhuma imagem for fornecida, o modelo gera uma resposta com base na entrada de texto.
• Texto + imagem: Se uma imagem for fornecida, o modelo processará o texto e a imagem antes de gerar a resposta.

Depois que o tipo de entrada é identificado, ele é passado para um processador proveniente da biblioteca de transformadores para processar a entrada. Em seguida, o modelo gera um resultado no intervalo de max_new_tokens.

Criando a interface do Gradio

A interface Gradio une tudo e nos permite executar testes em um formato baseado na Web. Essa interface permite que os usuários enviem textos e imagens de um problema que estejam enfrentando e vejam a solução gerada pela IA.

Vamos dar uma olhada no código e depois explicá-lo.

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)

No código acima, nós:

• Defina duas entradas:
• text_input para texto
• image_input para imagem
• Especifique uma caixa de saída para exibir a resposta.
• Crie a interface, passando parâmetros como:
• Entradas
• Função para processar a entrada
• Saída gerada do modelo
• Título da interface
• Descrição (se necessário)
• Configure a interface básica do usuário.
• Inicie a interface com debug = True para depurar os erros. Quando o código funcionar bem, mude-o novamente para False.

A interface final terá a seguinte aparência:

Nosso aplicativo Gradio, assistente multimodal de suporte ao cliente, está pronto! Para obter a resposta desejada, tente alterar o parâmetro max_new_tokens ou brincar um pouco com o prompt.

Casos de uso para Llama 3.2 e Gradio

Além da demonstração que criamos neste tutorial, há alguns outros casos de uso que exigem um esforço mínimo. Isso inclui:

• Educação e tutoria: Os alunos podem fazer upload de recursos visuais, como gráficos ou diagramas, juntamente com suas perguntas, e o modelo pode gerar respostas abrangentes que incorporam informações visuais e textuais.
• Criação de conteúdo: Melhore a criação de legendas, publicações em blogs e conteúdo de mídia social gerando texto com base em imagens.
• Assistência virtual para imóveis: Auxiliar agentes e clientes processando imagens de propriedades e respondendo a perguntas relacionadas. Gerar descrições de propriedades ou analisar detalhes visuais de fotos.

Práticas recomendadas para o desenvolvimento com o Llama 3.2 e o Gradio

Para cada caso de uso, há algumas dicas que todo desenvolvedor pode usar ao desenvolver um aplicativo como o que já criamos. Aqui estão algumas práticas recomendadas que um desenvolvedor pode adotar ao trabalhar com modelos como o llama3.2.

Lidar com a latência

Como as tarefas multimodais podem exigir muitos recursos, a redução da latência é fundamental. Considere otimizar o modelo para obter respostas mais rápidas usando o cache, a poda do modelo ou limitando o número de tokens gerados.

Tratamento de erros

É importante que você crie mecanismos para lidar com erros. Nos casos em que o modelo não consegue gerar uma resposta significativa (por exemplo, devido à baixa qualidade da imagem), podemos fornecer respostas alternativas ou mensagens de erro. Podemos até optar pelo feedback humano, que, em troca, ajuda a aprimorar o modelo.

Monitoramento de desempenho

O acompanhamento do desempenho do aplicativo, como tempos de resposta e dados de interação do usuário, pode ajudar a otimizar a interface e até mesmo melhorar a experiência do usuário. Ao observar o tempo de desempenho, podemos tentar otimizar a latência do modelo usando bibliotecas como bits and bytes.

Conclusão

Neste guia, aprendemos como combinar os recursos multimodais do Llama 3.2 e a interface intuitiva do Gradio. Do suporte ao cliente à educação e à criação de conteúdo, os aplicativos em potencial são vastos e variados.

Ao aderir às práticas recomendadas, como gerenciamento de latência, tratamento de erros e monitoramento de desempenho, podemos garantir que nossos aplicativos Llama 3.2 e Gradio sejam robustos, eficientes e fáceis de usar.

Para saber mais, recomendo estes tutoriais:

• Llama Stack: Um guia com exemplos práticos
• Como ajustar o Llama 3.2 e usá-lo localmente
• Interfaces de usuário para aplicativos de IA com Gradio em Python