A medida que profundizamos en la era digital, el desarrollo de modelos multimodales ha sido fundamental para mejorar la comprensión de las máquinas. Estos modelos procesan y generan contenido en varios formularios de datos, como texto e imágenes. Una característica clave de estos modelos son sus capacidades de conversión de imagen a texto, que han demostrado una notable competencia en tareas como subtítulos de imágenes y respuesta visual a preguntas.
Al traducir imágenes a texto, desbloqueamos y aprovechamos la gran cantidad de información contenida en los datos visuales. Por ejemplo, en el comercio electrónico, la conversión de imagen a texto puede automatizar la categorización de productos basada en imágenes, mejorando la eficiencia y precisión de la búsqueda. De manera similar, puede ayudar a generar descripciones automáticas de fotografías, proporcionando información que podría no estar incluida en los títulos o descripciones de los productos, mejorando así la experiencia del usuario.
En esta publicación, brindamos una descripción general de los modelos multimodales populares. También demostramos cómo implementar estos modelos previamente entrenados en Amazon SageMaker. Además, analizamos las diversas aplicaciones de estos modelos, centrándonos particularmente en varios escenarios del mundo real, como la generación de etiquetas y atribuciones de disparo cero para el comercio electrónico y la generación automática de mensajes a partir de imágenes.
Antecedentes de los modelos multimodales.
Los modelos de aprendizaje automático (ML) han logrado avances significativos en campos como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora, donde los modelos pueden exhibir un rendimiento similar al humano al analizar y generar contenido a partir de una única fuente de datos. Más recientemente, ha habido una atención cada vez mayor en el desarrollo de modelos multimodales, que son capaces de procesar y generar contenido a través de diferentes modalidades. Estos modelos, como la fusión de redes de visión y lenguaje, han ganado importancia debido a su capacidad para integrar información de diversas fuentes y modalidades, mejorando así sus capacidades de comprensión y expresión.
En esta sección, proporcionamos una descripción general de dos modelos multimodales populares: CLIP (Preentrenamiento de lenguaje contrastivo-imagen) y PILOTO (Bootstrapping Idioma-Imagen Pre-entrenamiento).
modelo CLIP
CLIP es un modelo de lenguaje y visión multimodal, que se puede utilizar para la similitud de imagen y texto y para la clasificación de imágenes de disparo cero. CLIP se basa en un conjunto de datos de 400 millones de pares de imágenes y texto recopilados de una variedad de fuentes disponibles públicamente en Internet. La arquitectura del modelo consta de un codificador de imágenes y un codificador de texto, como se muestra en el siguiente diagrama.
Durante el entrenamiento, una imagen y un fragmento de texto correspondiente se introducen a través de los codificadores para obtener un vector de características de imagen y un vector de características de texto. El objetivo es hacer que las características de imagen y texto de un par coincidente tengan una alta similitud de coseno, mientras que las características de pares no coincidentes tengan una similitud baja. Esto se hace mediante una pérdida contrastiva. Este preentrenamiento contrastivo da como resultado codificadores que asignan imágenes y texto a un espacio de incrustación común donde la semántica está alineada.
Luego, los codificadores se pueden utilizar para el aprendizaje por transferencia cero para tareas posteriores. En el momento de la inferencia, el codificador previamente entrenado de imágenes y texto procesa su entrada respectiva y la transforma en una representación vectorial de alta dimensión, o una incrustación. Luego se comparan las incrustaciones de la imagen y el texto para determinar su similitud, como la similitud del coseno. El mensaje de texto (clases de imágenes, categorías o etiquetas) cuya incrustación es más similar (por ejemplo, tiene la distancia más pequeña) a la incrustación de la imagen se considera la más relevante y la imagen se clasifica en consecuencia.
modelo BLIP
Otro modelo multimodal popular es BLIP. Introduce una arquitectura de modelo novedosa capaz de adaptarse a diversas tareas de visión y lenguaje y emplea una técnica única de arranque de conjuntos de datos para aprender de datos web ruidosos. La arquitectura BLIP incluye un codificador de imágenes y un codificador de texto: el codificador de texto basado en imágenes inyecta información visual en el bloque transformador del codificador de texto, y el decodificador de texto basado en imágenes incorpora información visual en el bloque decodificador transformador. Con esta arquitectura, BLIP demuestra un rendimiento sobresaliente en un espectro de tareas de visión y lenguaje que implican la fusión de información visual y lingüística, desde búsqueda basada en imágenes y generación de contenido hasta sistemas de diálogo visual interactivo. En un post anterior propusimos una Solución de moderación de contenidos basada en el modelo BLIP. que abordó múltiples desafíos utilizando enfoques de aprendizaje automático unimodal de visión por computadora.
Caso de uso 1: generación de atributos o etiquetas de disparo cero para una plataforma de comercio electrónico
Las plataformas de comercio electrónico sirven como mercados dinámicos repletos de ideas, productos y servicios. Con millones de productos listados, la clasificación y categorización efectivas plantea un desafío importante. Aquí es donde entra en juego el poder del etiquetado automático y la generación de atributos. Al aprovechar tecnologías avanzadas como ML y NLP, estos procesos automatizados pueden revolucionar las operaciones de las plataformas de comercio electrónico.
Uno de los beneficios clave del etiquetado automático o la generación de atributos radica en su capacidad para mejorar la capacidad de búsqueda. Los clientes pueden encontrar los productos etiquetados con precisión de forma rápida y eficiente. Por ejemplo, si un cliente busca una “camiseta de algodón con cuello redondo y un logotipo en el frente”, el etiquetado automático y la generación de atributos permiten al motor de búsqueda identificar productos que coincidan no solo con la categoría más amplia de “camiseta”, pero también los atributos específicos de “algodón” y “cuello redondo”. Esta combinación precisa puede facilitar una experiencia de compra más personalizada y aumentar la satisfacción del cliente. Además, las etiquetas o atributos generados automáticamente pueden mejorar sustancialmente los algoritmos de recomendación de productos. Con un conocimiento profundo de los atributos del producto, el sistema puede sugerir productos más relevantes a los clientes, aumentando así la probabilidad de compras y mejorando la satisfacción del cliente.
CLIP ofrece una solución prometedora para automatizar el proceso de generación de etiquetas o atributos. Toma una imagen de producto y una lista de descripciones o etiquetas como entrada, generando una representación vectorial o incrustación para cada etiqueta. Estas incrustaciones existen en un espacio de alta dimensión, y sus distancias y direcciones relativas reflejan las relaciones semánticas entre las entradas. CLIP está preentrenado a gran escala de pares de imagen y texto para encapsular estas incrustaciones significativas. Si una etiqueta o atributo describe con precisión una imagen, sus incrustaciones deben estar relativamente cerca en este espacio. Para generar etiquetas o atributos correspondientes, se puede ingresar una lista de etiquetas potenciales en la parte de texto del modelo CLIP y almacenar las incrustaciones resultantes. Idealmente, esta lista debería ser exhaustiva y cubrir todas las categorías y atributos potenciales relevantes para los productos en la plataforma de comercio electrónico. La siguiente figura muestra algunos ejemplos.
Para implementar el modelo CLIP en SageMaker, puede seguir el cuaderno a continuación Repositorio GitHub. Usamos el SageMaker prediseñado contenedores de inferencia de modelos grandes (LMI) para desplegar el modelo. Los contenedores LMI utilizan Servicio DJL para servir a su modelo para la inferencia. Para obtener más información sobre cómo alojar modelos grandes en SageMaker, consulte Implemente modelos grandes en Amazon SageMaker mediante la inferencia paralela de modelos DJLServing y DeepSpeed y Implemente modelos grandes con alto rendimiento utilizando FasterTransformer en Amazon SageMaker.
En este ejemplo, proporcionamos los archivos serving.properties
, model.py
y requirements.txt
para preparar los artefactos del modelo y almacenarlos en un archivo tarball.
serving.properties
es el archivo de configuración que se puede utilizar para indicar a DJL Serving qué bibliotecas de optimización de inferencia y paralelización de modelos le gustaría utilizar. Dependiendo de su necesidad, puede establecer la configuración adecuada. Para obtener más detalles sobre las opciones de configuración y una lista exhaustiva, consulte Configuraciones y ajustes.model.py
es el script que maneja cualquier solicitud de servicio.requirements.txt
es el archivo de texto que contiene las ruedas de puntos adicionales que se deben instalar.
Si desea descargar el modelo desde Abrazando la cara directamente, puede configurar el option.model_id
parámetro en el serving.properties
archivo como la identificación del modelo de un modelo previamente entrenado alojado dentro de un repositorio de modelos en abrazandolacara.com. El contenedor utiliza esta identificación de modelo para descargar el modelo correspondiente durante el tiempo de implementación. Si configuras el model_id
a una Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), el DJL descargará los artefactos del modelo de Amazon S3 e intercambiará el model_id
a la ubicación real de los artefactos del modelo. En su secuencia de comandos, puede señalar este valor para cargar el modelo previamente entrenado. En nuestro ejemplo, usamos la última opción, porque el contenedor LMI usa s5cmd para descargar datos de Amazon S3, lo que reduce significativamente la velocidad al cargar modelos durante la implementación. Vea el siguiente código:
En modelo.py script, cargamos la ruta del modelo utilizando el ID del modelo proporcionado en el archivo de propiedades:
Una vez que los artefactos del modelo estén preparados y cargados en Amazon S3, puede implementar el modelo CLIP en el alojamiento de SageMaker con unas pocas líneas de código:
Cuando el punto final está en servicio, puede invocarlo con una imagen de entrada y una lista de etiquetas como mensaje de entrada para generar las probabilidades de etiqueta:
Caso de uso 2: generación automática de mensajes a partir de imágenes
Una aplicación innovadora que utiliza modelos multimodales es generar mensajes informativos a partir de una imagen. En la IA generativa, una puntual se refiere a la entrada proporcionada a un modelo de lenguaje u otro modelo generativo para indicarle qué tipo de contenido o respuesta se desea. El mensaje es esencialmente un punto de partida o un conjunto de instrucciones que guían el proceso de generación del modelo. Puede tomar la forma de una oración, pregunta, texto parcial o cualquier entrada que transmita el contexto o el resultado deseado al modelo. La elección de un mensaje bien elaborado es fundamental para generar imágenes de alta calidad con precisión y relevancia. Ingeniería rápida es el proceso de optimizar o elaborar una entrada textual para lograr las respuestas deseadas de un modelo de lenguaje, que a menudo implica ajustes de redacción, formato o contexto.
La ingeniería rápida para la generación de imágenes plantea varios desafíos, incluidos los siguientes:
- Definir conceptos visuales con precisión – Describir conceptos visuales con palabras a veces puede resultar impreciso o ambiguo, lo que dificulta transmitir la imagen exacta deseada. Es posible que capturar detalles intrincados o escenas complejas a través de indicaciones textuales no sea sencillo.
- Especificación efectiva de los estilos deseados – Comunicar preferencias estilísticas específicas, como el estado de ánimo, la paleta de colores o el estilo artístico, puede resultar un desafío únicamente a través del texto. Traducir conceptos estéticos abstractos en instrucciones concretas para el modelo puede resultar complicado.
- Equilibrar la complejidad para evitar sobrecargar el modelo – Las indicaciones elaboradas podrían confundir el modelo o llevar a sobrecargarlo con información, afectando el resultado generado. Es esencial lograr el equilibrio adecuado entre proporcionar orientación suficiente y evitar una complejidad abrumadora.
Por lo tanto, crear indicaciones efectivas para la generación de imágenes requiere mucho tiempo, lo que requiere experimentación iterativa y refinamiento para lograr el equilibrio adecuado entre precisión y creatividad, lo que la convierte en una tarea que requiere muchos recursos y depende en gran medida de la experiencia humana.
La CLIP Interrogador es una herramienta automática de ingeniería de mensajes para imágenes que combina CLIP y BLIP para optimizar los mensajes de texto para que coincidan con una imagen determinada. Puede utilizar las indicaciones resultantes con modelos de texto a imagen como Difusión estable para crear arte genial. Las indicaciones creadas por CLIP Interrogator ofrecen una descripción completa de la imagen, que cubre no solo sus elementos fundamentales sino también el estilo artístico, la inspiración potencial detrás de la imagen, el medio donde la imagen podría haber sido o podría usarse, y más. Puede implementar fácilmente la solución CLIP Interrogator en SageMaker para agilizar el proceso de implementación y aprovechar la escalabilidad, la rentabilidad y la sólida seguridad que brinda el servicio totalmente administrado. El siguiente diagrama muestra la lógica de flujo de esta solución.
Puedes usar lo siguiente cuaderno para implementar la solución CLIP Interrogator en SageMaker. De manera similar, para el alojamiento del modelo CLIP, utilizamos el contenedor LMI de SageMaker para alojar la solución en SageMaker mediante DJL Serving. En este ejemplo, proporcionamos un archivo de entrada adicional con los artefactos del modelo que especifica los modelos implementados en el punto final de SageMaker. Puede elegir diferentes modelos CLIP o BLIP pasando el nombre del modelo de título y el nombre del modelo de clip a través del model_name.json
archivo creado con el siguiente código:
El guión de inferencia model.py
contiene una función de manejo que DJL Serving ejecutará su solicitud invocando esta función. Para preparar este script de punto de entrada, adoptamos el código del original clip_interrogator.py archivo y lo modifiqué para que funcione con DJL Serving en el alojamiento SageMaker. Una actualización es la carga del modelo BLIP. Los modelos BLIP y CLIP se cargan a través del load_caption_model()
y load_clip_model()
función durante la inicialización del objeto Interrogator. Para cargar el modelo BLIP, primero descargamos los artefactos del modelo de Hugging Face y los cargamos en Amazon S3 como valor objetivo del model_id
en el archivo de propiedades. Esto se debe a que el modelo BLIP puede ser un archivo grande, como el blip2-opt-2.7b modelo, que tiene más de 15 GB de tamaño. Descargar el modelo de Hugging Face durante la implementación del modelo requerirá más tiempo para la creación del punto final. Por ello, señalamos el model_id
a la ubicación de Amazon S3 del modelo BLIP2 y cargue el modelo desde la ruta del modelo especificada en el archivo de propiedades. Tenga en cuenta que, durante la implementación, la ruta del modelo se cambiará a la ruta del contenedor local donde DJL Server descargó los artefactos del modelo desde la ubicación de Amazon S3. Vea el siguiente código:
Como el modelo CLIP no es muy grande, utilizamos open_clip
para cargar el modelo directamente desde Hugging Face, que es el mismo que el original clip_interrogator
implementación:
Usamos un código similar para implementar la solución CLIP Interrogator en un punto final de SageMaker e invocar el punto final con una imagen de entrada para obtener las indicaciones que se pueden usar para generar imágenes similares.
Tomemos como ejemplo la siguiente imagen. Al utilizar el punto final CLIP Interrogator implementado en SageMaker, genera la siguiente descripción de texto: croissant on a plate, pexels contest winner, aspect ratio 16:9, cgsocietywlop, 8 h, golden cracks, the artist has used bright, picture of a loft in morning, object features, stylized border, pastry, french emperor.
Podemos combinar aún más la solución CLIP Interrogator con difusión estable y técnicas de ingeniería rápidas: surge una dimensión completamente nueva de posibilidades creativas. Esta integración nos permite no sólo describir imágenes con texto, sino también manipular y generar diversas variaciones de las imágenes originales. La difusión estable garantiza una síntesis de imágenes controlada al refinar iterativamente el resultado generado, y la ingeniería rápida estratégica guía el proceso de generación hacia los resultados deseados.
En segunda parte del cuaderno, detallamos los pasos para utilizar la ingeniería rápida para cambiar el estilo de las imágenes con el modelo de Difusión Estable (Difusión estable XL 1.0). Usamos el SDK de IA de estabilidad para implementar este modelo desde SageMaker JumpStart después de suscribirse a este modelo en AWS mercado. Debido a que esta es una versión más nueva y mejor para la generación de imágenes proporcionada por Estabilidad IA, podemos obtener imágenes de alta calidad basadas en la imagen de entrada original. Además, si anteponemos la descripción anterior y agregamos un mensaje adicional que menciona a un artista conocido y una de sus obras, obtenemos resultados sorprendentes con el rediseño. La siguiente imagen utiliza el mensaje: This scene is a Van Gogh painting with The Starry Night style, croissant on a plate, pexels contest winner, aspect ratio 16:9, cgsocietywlop, 8 h, golden cracks, the artist has used bright, picture of a loft in morning, object features, stylized border, pastry, french emperor.
La siguiente imagen utiliza el mensaje: This scene is a Hokusai painting with The Great Wave off Kanagawa style, croissant on a plate, pexels contest winner, aspect ratio 16:9, cgsocietywlop, 8 h, golden cracks, the artist has used bright, picture of a loft in morning, object features, stylized border, pastry, french emperor.
Conclusión
La aparición de modelos multimodales, como CLIP y BLIP, y sus aplicaciones están transformando rápidamente el panorama de la conversión de imagen a texto. Al cerrar la brecha entre la información visual y semántica, nos brindan las herramientas para desbloquear el vasto potencial de los datos visuales y aprovecharlos de maneras que antes eran inimaginables.
En esta publicación, ilustramos diferentes aplicaciones de los modelos multimodales. Estos van desde mejorar la eficiencia y precisión de la búsqueda en plataformas de comercio electrónico a través del etiquetado y categorización automáticos hasta la generación de mensajes para modelos de texto a imagen como Stable Diffusion. Estas aplicaciones abren nuevos horizontes para crear contenido único y atractivo. Lo alentamos a obtener más información explorando los diversos modelos multimodales en SageMaker y crear una solución que sea innovadora para su negocio.
Acerca de los autores
Yanwei Cui, PhD, es arquitecto sénior de soluciones especializado en aprendizaje automático en AWS. Comenzó una investigación sobre aprendizaje automático en IRISA (Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación y Sistemas Aleatorios) y tiene varios años de experiencia en la creación de aplicaciones industriales impulsadas por IA en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y predicción del comportamiento del usuario en línea. En AWS, comparte su experiencia en el campo y ayuda a los clientes a desbloquear potenciales comerciales e impulsar resultados viables con aprendizaje automático a escala. Fuera del trabajo, le gusta leer y viajar.
Raghu Ramesha es arquitecto sénior de soluciones de aprendizaje automático en el equipo de servicios de Amazon SageMaker. Se centra en ayudar a los clientes a crear, implementar y migrar cargas de trabajo de producción de aprendizaje automático a SageMaker a escala. Se especializa en los dominios de aprendizaje automático, inteligencia artificial y visión por computadora, y tiene una maestría en Ciencias de la Computación de UT Dallas. En su tiempo libre le gusta viajar y la fotografía.
Sam Edwards, es ingeniero de nube (AI/ML) en AWS Sydney especializado en aprendizaje automático y Amazon SageMaker. Le apasiona ayudar a los clientes a resolver problemas relacionados con los flujos de trabajo de aprendizaje automático y crear nuevas soluciones para ellos. Fuera del trabajo, le gusta practicar deportes de raqueta y viajar.
Melanie Li, PhD, es TAM especialista senior en IA/ML en AWS con sede en Sydney, Australia. Ayuda a los clientes empresariales a crear soluciones utilizando herramientas de IA/ML de última generación en AWS y brinda orientación sobre la arquitectura y la implementación de soluciones de ML con las mejores prácticas. En su tiempo libre, le encanta explorar la naturaleza y pasar tiempo con familiares y amigos.
gordon wang es TAM especialista sénior en IA/ML en AWS. Apoya a clientes estratégicos con las mejores prácticas de IA/ML en muchas industrias. Le apasiona la visión por computadora, la PNL, la IA generativa y MLOps. En su tiempo libre le encanta correr y hacer senderismo.
Patel Dhawal es Arquitecto Principal de Aprendizaje Automático en AWS. Ha trabajado con organizaciones que van desde grandes empresas hasta empresas emergentes medianas en problemas relacionados con la computación distribuida y la inteligencia artificial. Se enfoca en el aprendizaje profundo, incluidos los dominios de NLP y Computer Vision. Ayuda a los clientes a lograr una inferencia de modelos de alto rendimiento en SageMaker.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-image-to-text-generative-ai-application-using-multimodality-models-on-amazon-sagemaker/
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