CogAgent: Smart Spectrumのグラフィカル・インターフェース自動化のためのオープンソースのインテリジェント視覚言語モデル

はじめに

CogAgentは清華大学データマイニング研究グループ（THUDM）によって開発されたオープンソースの視覚言語モデルであり、クロスプラットフォームのグラフィカルユーザインタフェース（GUI）操作の自動化を目的としている。このモデルはCogVLM（GLM-4V-9B）をベースとしており、英語と中国語のバイリンガルインタラクションをサポートし、スクリーンショットや自然言語によるタスク実行が可能です。CogAgentは複数のプラットフォームやカテゴリにわたるGUIタスクでトップクラスの性能を達成しており、Windows、macOS、Androidなどの幅広いコンピューティングデバイスに適しています。その最新バージョンであるCogAgent-9B-20241220は、GUI知覚、推論精度、操作空間の完全性、タスクの汎化性において大幅な改善を実現しています。

コグエージェント-9B-20241220 このモデルは、バイリンガルのオープンソースVLMベースモデルであるGLM-4V-9Bに基づいている。データ収集と最適化、多段階トレーニングとストラテジーの改善を通して コグエージェント-9B-20241220 GUI知覚、推論予測精度、行動空間の完全性、タスク横断的な汎化能力において大きな進歩を遂げた。このモデルは、スクリーンショットや口頭入力を含むバイリンガル（中国語と英語）のインタラクションをサポートしています。このバージョンのCogAgentモデルはSmart Spectrum AI社のGLM-PC製品に採用されている。

機能一覧

• 高解像度画像の理解と処理（1120x1120解像度をサポート）
• GUIインターフェースによる自動化機能
• クロスプラットフォーム互換のインターフェイス・インタラクション
• ビジュアル・クエスチョン＆アンサー（VQA）タスク処理
• チャートの理解と分析（ChartQA）
• ドキュメント・ビジュアル・クエスチョン＆アンサー（DocVQA）
• インフォ・ビジュアル・クエスチョン＆アンサー（InfoVQA）
• シーンテキスト理解（ST-VQA）
• 一般常識ビジュアルクイズ (OK-VQA)

ヘルプの使用

1.環境構成

1.1 基礎要件

• Python 3.8以上
• CUDAがサポートするGPUデバイス
• 十分なビデオメモリ容量（16GB以上を推奨）

1.2 インストールの手順

# プロジェクトリポジトリをクローンする
git clone https://github.com/THUDM/CogAgent.git
cd CogAgent
# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

2.モデルの搭載と使用

2.1 モデルのダウンロード

• ハギング・フェイス・プラットフォームからモデルのウェイトファイルをダウンロードする。
• cogagent-18bとcogagent-9bの2つのバージョンがサポートされている。

2.2 基本的な使用プロセス

from cogagent import CogAgentModel
# モデルの初期化
model = CogAgentModel.from_pretrained("THUDM/CogAgent")
# 画像をロード
image_path = "path/to/your/image.jpg"
response = model.process_image(image_path)
# GUI操作を行う
gui_command = model.generate_gui_command(image_path, task_description)
model.execute_command(gui_command)

3.主な機能の使用説明

3.1 画像理解機能

• 複数の画像フォーマット入力に対応
• 最大解像度1120x1120の画像を処理
• 画像コンテンツの詳細な説明と分析を提供

3.2 GUIによる自動化：

• インターフェース要素の認識をサポート
• クリック、ドラッグ＆ドロップ、入力などの操作を行う。
• 操作検証とエラー処理メカニズムを提供する

3.3 ビジュアルな質疑応答機能：

• 自然言語による質問のサポート
• 画像に関する詳細な回答を提供する
• 複雑な推論問題を処理できる

4.パフォーマンス最適化の推奨

4.1 メモリ管理：

• 適切なバッチサイズを使用する
• 未使用のモデルインスタンスをタイムリーにクリーンアップする。
• 同時処理タスク数の制御

4.2 推論速度の最適化：

• FP16精度を用いた推論の高速化
• リソースの使用量を削減するためにモデルの定量化を可能にする
• 画像前処理プロセスの最適化

5.一般的な問題の解決

5.1 メモリの問題

• ビデオメモリ使用量のチェック
• バッチサイズを適切に変更する
• グラディエント・チェックポイント・テクニックの使用

5.2 精度の問題

• 入力画質の確保
• モデルパラメータ構成の調整
• 前処理の手順が正しいことを確認する

主な機能

• ワンステップ操作アプリケーションを開く、ボタンをクリックするなど、シングルステップのアクションを簡単な自然言語コマンドで実行します。
• 多段階操作複雑な複数ステップのオペレーションタスクや、シーケンシャルな指示による自動化されたワークフローをサポートします。
• タスクの記録と再生ユーザーの操作履歴を記録し、デバッグや最適化のための再生機能をサポートします。
• エラー処理一般的な操作エラーを特定して処理し、タスクの円滑な完了を保証するエラー処理メカニズムを内蔵。

注目の機能

• 効率的な推論BF16の精度では、モデル推論には少なくとも29GBのGPUメモリが必要で、A100またはH100 GPUを推奨します。
• 柔軟な展開HuggingFace、ModelScope、WiseModelなど、幅広いハードウェア・プラットフォームへの展開をサポートします。
• 地域支援アクティブなオープンソースコミュニティは、技術サポートや質問への回答を提供し、開発者がすぐに使い始められるように支援します。