OmAgent: 멀티모달 스마트 디바이스 구축을 위한 인텔리전트 바디 프레임워크

일반 소개

OmAgent는 스마트 기기를 위한 강력한 AI 기반 기능을 제공하는 것을 목표로 Om AI Lab에서 개발한 멀티모달 지능형 바디 프레임워크입니다. 이 프로젝트를 통해 개발자는 최첨단 멀티모달 기본 모델과 지능형 바디 알고리즘을 통합하여 다양한 스마트 기기에서 효율적인 실시간 대화형 경험을 만들 수 있으며, OmAgent는 텍스트 및 이미지 처리뿐만 아니라 스마트폰에서 미래 로봇에 이르는 광범위한 시나리오에 대한 복잡한 비디오 이해도 지원합니다. 핵심은 엔드투엔드 연산을 최적화하여 사용자와 디바이스 간의 자연스럽고 원활한 상호 작용을 보장하는 것입니다.

기능 목록

• 멀티모달 모델 지원강력한 AI 지원을 제공하기 위해 상용 및 오픈 소스 멀티모달 기본 모델을 통합합니다.
• 간소화된 디바이스 연결휴대폰, 안경 등과 같은 물리적 장치에 연결하는 과정을 간소화하고 개발자가 해당 장치에서 실행되는 앱을 만들 수 있도록 지원합니다.
• 복잡한 비디오 이해분할 및 정복 알고리즘을 사용하여 동영상 콘텐츠에 대한 심층적인 구문 분석 및 이해를 제공합니다.
• 워크플로 오케스트레이션컨덕터 워크플로 엔진을 사용하여 루프 및 브랜치와 같은 복잡한 오케스트레이션 로직을 지원하세요.
• 작업 및 작업자 관리작업 및 워커 개념을 통한 워크플로우의 논리적 안무 및 노드 실행.
• 고효율 오디오 및 비디오 처리오디오 및 비디오 처리를 최적화하여 실시간 인터랙티브 경험을 보장합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

OmAgent는 GitHub에서 호스팅되는 오픈 소스 프로젝트이며 설치 절차는 다음과 같습니다:

1. 클론 창고::
   • 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 OmAgent의 GitHub 리포지토리를 복제합니다:

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

   • 복제된 디렉토리로 이동합니다:

     cd OmAgent
     

2. 환경 구성::
   • Python 환경을 생성하고 활성화합니다(conda 권장):

     conda create -n omagent python=3.10
     conda activate omagent
     

   • 필요한 종속성을 설치합니다:

     pip install -r requirements.txt
     

   • 특정 구성이 필요한 경우(예: bing 검색 API)에는configs/tools/websearch.yml파일에bing_api_key.

튜토리얼

지능형 바디 개발

1. 인텔리전스 생성::
   • 다음에서 얻을 수 있습니다.examples예를 들어 디렉토리에서 샘플 프로젝트를 찾습니다.step1_simpleVQA를 통해 간단한 멀티모달 시각적 퀴즈 인텔리전스를 구축하는 방법을 알아보세요.
   • 예제의 단계에 따라 자신만의 지능형 바디 로직을 작성하세요.
2. 연결된 장치::
   • OmAgent의 앱 백엔드 서비스를 통해 인텔리전스를 디바이스에 배포할 수 있습니다. 다음을 참조하세요.app使用文档장치 연결 섹션에서는 장치와 인텔리전스 간의 원활한 통신을 보장합니다.
3. 비디오 이해력::
   • 활용video_understanding비디오 콘텐츠를 처리하고 이해하는 데 OmAgent를 사용하는 방법을 이해하기 위한 샘플 프로젝트입니다. 특히 지능형 비디오 쿼리 및 분석을 위한 분할 및 정복 전략(분할 및 정복 루프)을 사용하는 데 특별한 주의를 기울입니다.
4. 워크플로 관리::
   • 생성 및 편집을 통해container.yaml파일을 사용하여 워크플로를 구성하세요. 각 워크플로에는 여러 개의 노드가 포함될 수 있으며, 각 노드는 별도의 작업 또는 복잡한 논리적 브랜치가 될 수 있습니다.
   • 컨덕터를 워크플로 엔진으로 사용하여 다음을 지원합니다.switch-case및fork-join및do-while및 기타 복잡한 작업을 수행합니다.
5. 작업 및 작업자::
   • 개발 중에Task를 사용하여 워크플로 로직을 관리합니다.Worker를 호출한 다음 특정 작업 로직을 수행합니다. 각SimpleTask대응Worker이러한 방식으로 인텔리전스의 기능을 유연하게 구축 및 확장할 수 있습니다.

러닝 인텔리전스

• 실행 예제::
  • 복제된 프로젝트 디렉토리에서 다음과 같이 샘플 스크립트를 실행합니다:

    python run_demo.py
    

  • 결과는./outputs폴더로 이동합니다.
• 디버깅 및 테스트::
  • 자동화된 테스트 및 배포를 위해 GitHub Actions를 사용하여 다양한 환경에서 인텔리전스가 안정적으로 작동하는지 확인하세요.

심층 연구

• 문서 보기OmAgent의 자세한 API 문서와 사용 튜토리얼을 통해 프레임워크를 더 깊이 이해하고 활용할 수 있습니다.
• 커뮤니티 지원Om AI Lab 커뮤니티에 가입하여 토론에 참여하고, 지원을 받고, 작업을 공유하세요.

이러한 단계를 통해 개발자는 다양한 스마트 기기에서 실행할 수 있는 정교한 AI 인텔리전스를 만들어 간단한 Q&A부터 복잡한 동영상 분석까지 다양한 작업에 대한 솔루션을 제공하는 OmAgent의 폭넓은 기능을 활용할 수 있습니다.