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from transformers import AutoModel
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import gradio as gr
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# Carregar o modelo
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model = AutoModel.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-o-2_6", trust_remote_code=True)
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# Função para
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def
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#
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#
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return response
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# Criar a interface Gradio
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interface = gr.Interface(
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-
fn=
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inputs="
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outputs="text",
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title="MiniCPM-o-2_6
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-
description="
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)
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# Iniciar a interface
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1 |
from transformers import AutoModel
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2 |
import gradio as gr
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3 |
+
from PIL import Image
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4 |
+
import torch
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5 |
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6 |
# Carregar o modelo
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7 |
model = AutoModel.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-o-2_6", trust_remote_code=True)
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9 |
+
# Função para processar a imagem e gerar uma resposta
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+
def process_image(input_image):
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+
# Pré-processamento da imagem (se necessário)
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12 |
+
# Exemplo: redimensionar, normalizar, converter para tensor, etc.
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+
input_image = input_image.resize((224, 224)) # Redimensionar para o tamanho esperado pelo modelo
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14 |
+
input_tensor = torch.tensor(np.array(input_image)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() # Converter para tensor
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+
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+
# Passar a imagem pelo modelo
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+
with torch.no_grad():
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output = model(input_tensor)
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+
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+
# Processar a saída do modelo (depende do que o modelo retorna)
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+
# Aqui estou apenas simulando uma resposta
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+
response = "Processamento concluído. Saída do modelo disponível."
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+
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return response
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# Criar a interface Gradio
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interface = gr.Interface(
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+
fn=process_image, # Função que processa a imagem
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29 |
+
inputs="image", # Tipo de entrada: imagem
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30 |
+
outputs="text", # Tipo de saída: texto
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31 |
+
title="MiniCPM-o-2_6 - Processamento de Imagens", # Título da interface
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32 |
+
description="Envie uma imagem e veja a resposta do modelo MiniCPM-o-2_6." # Descrição
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)
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# Iniciar a interface
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