Ming-lite-omni - Vereinheitlichte multimodale Makromodelle - Open Source vom Ant 100 Team

Was ist Ming-lite-omni?

Ming-Lite-Omni ist ein quelloffenes, vereinheitlichtes multimodales Big Model des Bailing Big Model-Teams der Ant Group, das auf der hocheffizienten Mixture of Experts (MoE)-Architektur aufbaut. Ming-Lite-Omni unterstützt die Verarbeitung multimodaler Daten wie Text, Bild, Audio und Video und verfügt über leistungsstarke Verstehens- und Generierungsfunktionen. Ming-Lite-Omni ist auf Recheneffizienz optimiert, unterstützt die Verarbeitung großer Datenmengen und Echtzeit-Interaktion und ist hoch skalierbar. Ming-Lite-Omni ist hochgradig skalierbar und verfügt über eine breite Palette von Anwendungsszenarien, die den Benutzern eine integrierte intelligente Lösung mit einem breiten Anwendungsspektrum bieten.

Hauptmerkmale von Ming-lite-omni

• multimodale InteraktionUnterstützt mehrere Eingaben und Ausgaben wie Text, Bild, Audio, Video usw. für ein natürliches und reibungsloses Interaktionserlebnis. Unterstützt Mehrrunden-Dialoge für eine kohärente Interaktion.
• Verstehen und ErzeugenLeistungsstarke Verstehensfunktionen zum genauen Erkennen und Verstehen von Daten in verschiedenen Modalitäten. Effiziente Generierungsfunktionen, die die Generierung von hochwertigen Text-, Bild-, Audio- und Videoinhalten unterstützen.
• Effiziente VerarbeitungBasierend auf der MoE-Architektur optimiert es die Rechenleistung und unterstützt die Verarbeitung großer Datenmengen und die Interaktion in Echtzeit.

Offizielle Website-Adresse von Ming-lite-omni

• HuggingFace-Modellbibliothek::https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Lite-Omni

Wie man Ming-lite-omni verwendet

• Vorbereitung der Umwelt::
  • Installation von PythonPython: Python 3.8 oder höher wird empfohlen. Downloaden und installieren Sie es von der Python-Website.
  • Installation von abhängigen BibliothekenInstallieren Sie die erforderlichen Abhängigkeits-Bibliotheken, indem Sie die folgenden Befehle in einem Terminal oder auf der Kommandozeile ausführen.

pip install -r requirements.txt
pip install data/matcha_tts-0.0.5.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install diffusers==0.33.0
pip install nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8  # 如果使用NVIDIA GPU

• Modelle herunterladenLaden Sie das Modell Ming-Lite-Omni von Hugging Face herunter.

git clone https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Lite-Omni
cd Ming-Lite-Omni

• Modelle laden: Verwenden Sie den folgenden Code, um das Modell und den Prozessor zu laden:

import os
import torch
from transformers import AutoProcessor, GenerationConfig
from modeling_bailingmm import BailingMMNativeForConditionalGeneration

# 设置模型路径
model_path = "Ming-Lite-Omni-Preview"

# 加载模型
model = BailingMMNativeForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True
).to("cuda")

# 加载处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

• Vorbereiten der DateneingabeMing-Lite-Omni unterstützt eine Vielzahl von modalen Eingaben, z.B. Text- und Bildeingaben.
  • Texteingabe::

messages = [
    {
        "role": "HUMAN",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "请详细介绍鹦鹉的生活习性。"}
        ],
    },
]

• • Bildeingabe::

messages = [
    {
        "role": "HUMAN",
        "content": [
            {"type": "image", "image": os.path.join("assets", "flowers.jpg")},
            {"type": "text", "text": "What kind of flower is this?"}
        ],
    },
]

• Vorverarbeitung der DatenVorverarbeitung der Eingangsdaten mit Hilfe eines Prozessors:

text = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
image_inputs, video_inputs, audio_inputs = processor.process_vision_info(messages)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    audios=audio_inputs,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to(model.device)
for k in inputs.keys():
    if k == "pixel_values" or k == "pixel_values_videos" or k == "audio_feats":
        inputs[k] = inputs[k].to(dtype=torch.bfloat16)

• modellhafte ArgumentationAufruf des Modells, um Schlussfolgerungen zu ziehen und die Ausgabe zu generieren:

generation_config = GenerationConfig.from_dict({'no_repeat_ngram_size': 10})
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    use_cache=True,
    eos_token_id=processor.gen_terminator,
    generation_config=generation_config,
)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)[0]
print(output_text)

• AusgabeergebnisDas Modell erzeugt die entsprechenden Ausgaben, um die Ergebnisse je nach Bedarf weiter zu verarbeiten oder zu präsentieren.

Die wichtigsten Vorteile von Ming-Lite-Omni

• multimodale VerschmelzungUnterstützt multimodale Eingabe und Ausgabe von Text, Bildern, Audio und Video für eine vollständige multimodale Interaktion.
• Effiziente ArchitekturAuf der Grundlage der Mixture of Experts (MoE)-Architektur optimiert das dynamische Routing die Recheneffizienz und reduziert die Ressourcenverschwendung.
• Harmonisierung des Verständnisses und der ErzeugungDie Encoder-Decoder-Architektur unterstützt integriertes Verstehen und Generieren und bietet so eine kohärente interaktive Erfahrung.
• Optimierte ArgumentationDer hybride lineare Aufmerksamkeitsmechanismus reduziert die Rechenkomplexität, unterstützt die Interaktion in Echtzeit und ist für schnelle Reaktionsszenarien geeignet.
• weit verbreitetAnwendbar in einer Vielzahl von Bereichen wie intelligenter Kundenservice, Inhaltserstellung, Bildung, Gesundheitswesen und Smart Office.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftOpen-Source-Modell mit einer Community, die Entwicklern eine Fülle von Ressourcen zur Verfügung stellt, um schnell einsatzbereit zu sein und Innovationen zu entwickeln.

Personen, für die Ming-Lite-Omni geeignet ist

• GeschäftskundeTechnologieunternehmen und Unternehmen, die Inhalte erstellen und effiziente multimodale Lösungen benötigen.
• Lehrkräfte und StudentenLehrer und Studenten, die KI zur Unterstützung ihres Lehrens und Lernens nutzen wollen.
• GesundheitspraktikerMitarbeiter des Gesundheitswesens, die Unterstützung bei der Analyse von Krankenakten und der Interpretation medizinischer Bilder benötigen.
• Intelligente BürobenutzerMitarbeiter und Management von Organisationen, die Dokumente verarbeiten und die Effizienz im Büro verbessern müssen.
• DurchschnittsverbraucherEinzelne Nutzer, die intelligente Geräte verwenden und kreative Inhalte erstellen müssen.