Phi-4-multimodal este un model multimodal complet care poate utiliza audio pe lângă text și imagini. Haideți să vedem cum să-l folosim.
import requests
import torch
import soundfile
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|>'
speech_prompt = "Based on the attached audio, generate a comprehensive text transcription of the spoken content."
prompt = f'{user_prompt}<|audio_1|>{speech_prompt}{prompt_suffix}{assistant_prompt}'
audio = soundfile.read('./ignite.wav')
inputs = processor(text=prompt, audios=[audio], return_tensors='pt').to('cuda:0')
generate_ids = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=1200,
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)
Declinarea responsabilității:
Acest document a fost tradus utilizând servicii de traducere bazate pe inteligență artificială. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original, în limba sa nativă, ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea umană realizată de un profesionist. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.