OmAgent : un corps intelligent pour la construction d'appareils intelligents multimodaux

Introduction générale

OmAgent est un cadre multimodal de corps intelligent développé par Om AI Lab, qui vise à fournir de puissantes fonctionnalités alimentées par l'IA pour les appareils intelligents. Le projet permet aux développeurs de créer des expériences interactives efficaces et en temps réel sur une large gamme d'appareils intelligents en intégrant des modèles de base multimodaux et des algorithmes de corps intelligents de pointe. OmAgent prend en charge non seulement le traitement du texte et des images, mais aussi la compréhension de vidéos complexes pour un large éventail de scénarios allant des smartphones aux futurs robots. OmAgent prend en charge non seulement le traitement du texte et de l'image, mais aussi la compréhension de vidéos complexes pour un large éventail de scénarios allant des smartphones aux futurs robots.

Liste des fonctions

• Soutien aux modèles multimodauxL'intégration de modèles de base multimodaux commerciaux et à source ouverte pour fournir un soutien puissant à l'IA.
• Connectivité des appareils simplifiéeLe système d'information sur la vie privée : il simplifie le processus de connexion aux appareils physiques tels que les téléphones portables, les lunettes, etc. et aide les développeurs à créer des applications qui fonctionnent sur l'appareil.
• Compréhension des vidéos complexesLe système d'analyse de la vidéo : il permet d'analyser et de comprendre en profondeur le contenu vidéo à l'aide d'algorithmes de type "diviser pour mieux régner".
• Orchestration du flux de travailLes outils de gestion des flux de travail : Utilisez le moteur de flux de travail Conductor pour prendre en charge des logiques d'orchestration complexes telles que les boucles et les branches.
• Gestion des tâches et des travailleursChorégraphie logique et exécution de nœuds dans les flux de travail grâce aux concepts de tâche et de travailleur.
• Traitement audio et vidéo très efficaceOptimiser le traitement audio et vidéo pour garantir une expérience interactive en temps réel.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

OmAgent est un projet open source hébergé sur GitHub et le processus d'installation est le suivant :

1. entrepôt de clones: :
   • Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante pour cloner le dépôt GitHub d'OmAgent :

     git clone https://github.com/om-ai-lab/OmAgent.git
     

   • Allez dans le répertoire cloné :

     cd OmAgent
     

2. Configuration de l'environnement: :
   • Créer et activer un environnement Python (conda est recommandé) :

     conda create -n omagent python=3.10
     conda activate omagent
     

   • Installer les dépendances nécessaires :

     pip install -r requirements.txt
     

   • Si une configuration spécifique est requise (par exemple, bing search API), modifiez le champconfigs/tools/websearch.ymlajoutez votrebing_api_key.

Tutoriels

Développer des corps intelligents

1. Créer l'intelligence: :
   • Il peut être obtenu auprès de laexamplesTrouvez le projet d'exemple dans le répertoire, par exemplestep1_simpleVQAApprenez à construire une intelligence visuelle multimodale simple pour les quiz.
   • Suivez les étapes de l'exemple pour écrire votre propre logique corporelle intelligente.
2. dispositif connecté: :
   • Avec le service de backend d'OmAgent, les intelligences peuvent être déployées sur les appareils. Se référer àapp使用文档La section sur la connectivité des appareils garantit que la communication entre les appareils et les intelligences est transparente.
3. Compréhension vidéo: :
   • utiliservideo_understandingExemples de projets pour comprendre comment OmAgent peut être utilisé pour traiter et comprendre le contenu vidéo. Une attention particulière est accordée à l'utilisation d'une stratégie de division et de conquête (boucle de division et de conquête) pour l'interrogation et l'analyse intelligentes de vidéos.
4. Gestion du flux de travail: :
   • En créant et en modifiantcontainer.yamlpour configurer votre flux de travail. Chaque flux de travail peut contenir plusieurs nœuds, chacun d'entre eux pouvant être une tâche distincte ou une branche logique complexe.
   • Utilise Conductor comme moteur de flux de travail pour prendre en charge l'applicationswitch-case,fork-join,do-whileet d'autres opérations complexes.
5. Tâches et travailleurs: :
   • Au cours du développement, définissez lesTaskpour gérer la logique du flux de travail.Workerpuis exécute la logique d'opération spécifique. ChaqueSimpleTaskcontrepartieWorkerDe cette manière, il est possible de construire et d'étendre de manière flexible la fonctionnalité des intelligences.

Running Intelligence

• exemple de fonctionnement: :
  • Dans le répertoire du projet cloné, exécutez l'exemple de script comme suit :

    python run_demo.py
    

  • Les résultats seront enregistrés dans la base de données./outputsdossier.
• Débogage et tests: :
  • Utilisez les actions GitHub pour des tests et des déploiements automatisés afin de vous assurer que vos intelligences sont stables dans différents environnements.

étude approfondie

• Voir le documentLa documentation détaillée de l'API d'OmAgent et les tutoriels d'utilisation peuvent vous aider à comprendre et à utiliser le cadre de manière plus approfondie.
• Soutien communautaireLes membres de la communauté Om AI Lab peuvent participer aux discussions, obtenir de l'aide et partager leur travail.

En suivant ces étapes, les développeurs peuvent bénéficier du large éventail de capacités d'OmAgent pour créer des intelligences artificielles sophistiquées qui peuvent fonctionner sur une variété d'appareils intelligents, fournissant des solutions pour un large éventail de tâches, des simples questions-réponses à l'analyse vidéo complexe.