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Phi-4-multimodalを使って画像を読み取りコードを生成する

Phi-4-multimodalは強力な画像認識機能を持っています。Pythonを使って以下の機能を実装してみましょう。画像はChatGPTのページです。

demo

サンプルコード

import requests
import torch
from PIL import Image
import soundfile
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, GenerationConfig,pipeline,AutoTokenizer

model_path = 'Your Phi-4-multimodal location'

kwargs = {}
kwargs['torch_dtype'] = torch.bfloat16

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype='auto',
    _attn_implementation='flash_attention_2',
).cuda()

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path, 'generation_config.json')

user_prompt = '<|user|>'
assistant_prompt = '<|assistant|>'
prompt_suffix = '<|end|>'

prompt = f'{user_prompt}Can you generate HTML + JS code about this image <|image_1|> ? Please step by step {prompt_suffix}{assistant_prompt}'

image = Image.open("./demo.png")

inputs = processor(text=prompt, images=[image], return_tensors='pt').to('cuda:0')

generate_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=4096,
    generation_config=generation_config,
)

generate_ids = generate_ids[:, inputs['input_ids'].shape[1] :]

response = processor.batch_decode(
    generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)[0]

print(response)

免責事項：
本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」を使用して翻訳されました。正確性を期しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文の言語によるオリジナル文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。