Aana SDK: una herramienta de código abierto para facilitar el despliegue de modelos multimodales de IA

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Introducción general

Aana SDK 是一个开源框架，由 Mobius Labs 开发，名字源于马拉雅拉姆语“ആന”（大象）。它帮助开发者快速部署和管理多模态 AI 模型，支持处理文本、图像、音频和视频等多种数据。Aana SDK 基于 Ray 分布式计算框架，设计上注重可靠性、可扩展性和效率。开发者可以用它轻松构建从单机到集群的应用，比如视频转录、图像描述或智能聊天工具。

Lista de funciones

支持多模态数据：能同时处理文本、图像、音频和视频。
模型部署与扩展：可在单机或集群上部署机器学习模型。
自动生成 API：根据定义的端点自动创建并验证 API。
实时流式输出：支持实时应用和大语言模型的流式结果。
预定义数据类型：内置图像、视频等常用数据类型支持。
后台任务队列：端点任务自动后台运行，无需额外配置。
集成多种模型：支持 Whisper、vLLM、Hugging Face Transformers 等。
文档自动生成：根据端点自动生成应用文档。

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

Aana SDK 的安装分为 PyPI 和 GitHub 两种方式，以下是详细步骤：

Preparar el entorno
- 需要 Python 3.8 或更高版本。
- 推荐手动安装 PyTorch（>=2.1），根据系统选择合适的版本（见 https://pytorch.org/get-started/locally/）。否则默认安装可能无法充分利用 GPU。
- 若使用 GPU，建议安装 Flash Attention 库提升性能（见 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention).
通过 PyPI 安装
- 运行以下命令安装核心依赖：
```
pip install aana
```
- 若需完整功能，可安装所有额外依赖：
```
pip install aana[all]
```
- 其他选项包括 vllm（语言模型）、asr（语音识别）、transformers（变换器模型）等，视需求选择。
通过 GitHub 安装
- Almacén de clonación:
```
git clone https://github.com/mobiusml/aana_sdk.git
cd aana_sdk
```
- 使用 Poetry 安装（建议 Poetry >= 2.0，见 https://python-poetry.org/docs/#installation）：
```
poetry install --extras all
```
- 开发环境可加测试依赖：
```
poetry install --extras all --with dev,tests
```
Verificar la instalación
- importación python -c "import aana; print(aana.__version__)"，若返回版本号则成功。

Cómo utilizarlo

Aana SDK 的核心是“部署”（Deployments）和“端点”（Endpoints）。部署加载模型，端点定义功能。以下以视频转录为例说明：

创建新应用
- 新建文件夹（如 my_app），创建 app.py.
- 可参考模板 https://github.com/mobiusml/aana_app_template 快速开始。

配置部署

existe app.py 中加载 Susurro Modelos:

from aana.sdk import AanaSDK
from aana.deployments.whisper_deployment import WhisperDeployment, WhisperConfig, WhisperModelSize, WhisperComputeType
app = AanaSDK(name="video_app")
app.register_deployment(
"whisper",
WhisperDeployment.options(
num_replicas=1,
ray_actor_options={"num_gpus": 0.25},  # 若无GPU可删除此行
user_config=WhisperConfig(
model_size=WhisperModelSize.MEDIUM,
compute_type=WhisperComputeType.FLOAT16
).model_dump(mode="json")
)
)

定义端点

添加转录端点：

from aana.core.models.video import VideoInput
@app.aana_endpoint(name="transcribe_video")
async def transcribe_video(self, video: VideoInput):
audio = await self.download(video.url)  # 下载并提取音频
transcription = await self.whisper.transcribe(audio)  # 转录
return {"transcription": transcription}

Ejecutar la aplicación
- Se ejecuta en el terminal:
```
python app.py serve
```
- 或用 Aana CLI：
```
aana deploy app:app --host 127.0.0.1 --port 8000
```
- 应用启动后，默认地址为 http://127.0.0.1:8000.

función de prueba

用 cURL 发送请求：

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/transcribe_video -F body='{"url":"https://www.youtube.com/watch?v=VhJFyyukAzA"}'

或访问 Swagger UI（http://127.0.0.1:8000/docs）测试。

Función destacada Operación

procesamiento multimodal
除了语音转录，还可集成图像模型（如 Blip2）生成描述：
```
captions = await self.blip2.generate_captions(video.frames)
```

salida de streaming
支持实时返回结果，例如：

@app.aana_endpoint(name="chat", streaming=True)
async def chat(self, question: str):
async for chunk in self.llm.generate_stream(question):
yield chunk

集群扩展
用 Ray 集群部署，修改 app.connect() 指定集群地址即可。

额外工具

Ray Dashboard：运行后访问 http://127.0.0.1:8265，查看集群状态和日志。
Despliegue de Docker：见 https://mobiusml.github.io/aana_sdk/pages/docker/。

escenario de aplicación

Recopilación de contenidos de vídeo
为教学视频生成字幕和摘要，方便存档和搜索。
sistema inteligente de preguntas y respuestas (Q&A)
用户上传视频后提问，系统基于音视频内容回答。
Análisis de datos empresariales
从会议录音和视频中提取关键信息，生成报告。

CONTROL DE CALIDAD

¿Necesita una GPU?
不强制要求。CPU 也能运行，但 GPU（建议 40GB 显存）会大幅提升效率。
如何处理安装错误？
检查 Python 版本和依赖是否匹配，运行时加 --log-level DEBUG 查看详细日志。
¿Qué modelos lingüísticos son compatibles?
内置 vLLM、Whisper 等，可通过 Transformers 集成更多 Hugging Face 模型。