Инженеры китайской компании Alibaba представили мультимодальную модель машинного обучения mPLUG-Owl3. С её помощью можно анализировать текст, изображения и видео. Разработчики делают упор именно на скорость работы нейросети, отмечая, что на обработку двухчасового видео уйдёт всего четыре секунды.
В основе mPLUG-Owl3 используется модель Qwen2, которую доработали и оптимизировали. Благодаря этому в шесть раз сократилось время ожидания первого токена, а на одной видеокарте A100 можно обрабатывать по 400 изображений в секунду. Кроме того, инженеры использовали специальный блок HATB (Hyper Attention Transformer), который связывает визуальные и текстовые признаки. Так, нейросеть, например, может искать визуальные образы на основе текста.
Код проекта открыт и опубликован на GitHub. Также инженеры поделились всем необходимым для работы на портале Hugging Face и его китайском аналоге Model Scope. Есть полный текст исследования, в котором разработчики подробно рассказали о работе mPLUG-Owl3.
Скрытый текст
from PIL import Image
from transformers import AutoTokenizer, AutoProcessor
from decord import VideoReader, cpu # pip install decord
model_path = 'mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
processor = model.init_processor(tokenizer)
image = Image.new('RGB', (500, 500), color='red')
messages = [
{"role": "user", "content": """<|image|>
Describe this image."""},
{"role": "assistant", "content": ""}
]
inputs = processor(messages, images=image, videos=None)
inputs.to('cuda')
inputs.update({
'tokenizer': tokenizer,
'max_new_tokens':100,
'decode_text':True,
})
g = model.generate(**inputs)
print(g)Скрытый текст
from PIL import Image
from transformers import AutoTokenizer, AutoProcessor
from decord import VideoReader, cpu # pip install decord
model_path = 'mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
processor = model.init_processor(tokenizer)
messages = [
{"role": "user", "content": """<|video|>
Describe this video."""},
{"role": "assistant", "content": ""}
]
videos = ['/nas-mmu-data/examples/car_room.mp4']
MAX_NUM_FRAMES=16
def encode_video(video_path):
def uniform_sample(l, n):
gap = len(l) / n
idxs = [int(i * gap + gap / 2) for i in range(n)]
return [l[i] for i in idxs]
vr = VideoReader(video_path, ctx=cpu(0))
sample_fps = round(vr.get_avg_fps() / 1) # FPS
frame_idx = [i for i in range(0, len(vr), sample_fps)]
if len(frame_idx) > MAX_NUM_FRAMES:
frame_idx = uniform_sample(frame_idx, MAX_NUM_FRAMES)
frames = vr.get_batch(frame_idx).asnumpy()
frames = [Image.fromarray(v.astype('uint8')) for v in frames]
print('num frames:', len(frames))
return frames
video_frames = [encode_video(_) for _ in videos]
inputs = processor(messages, images=None, videos=video_frames)
inputs.to('cuda')
inputs.update({
'tokenizer': tokenizer,
'max_new_tokens':100,
'decode_text':True,
})
g = model.generate(**inputs)
print(g)
