from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64
from PIL import Image, ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True # 允许加载截断的图像
from auto import (
AutoConfigMIX,
AutoModelMIX,
AutoProcessorMIX,
AutoTokenizerMIX,
)
from utils.log import logger
seed = 24
paddle.seed(seed)
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
dtype = "bfloat16"
#dtype = "float16"
if not paddle.amp.is_bfloat16_supported():
logger.warning("bfloat16 is not supported on your device,change to float16")
dtype = "float16"
model_name_or_path = sys.argv[1]
tokenizer = AutoTokenizerMIX.from_pretrained(model_name_or_path)
processor, _ = AutoProcessorMIX.from_pretrained(model_name_or_path)
model_config = AutoConfigMIX.from_pretrained(model_name_or_path, dtype=dtype)
model = AutoModelMIX.from_pretrained(model_name_or_path, config=model_config, dtype=dtype)
model.eval()
prompt = "请描述图片内容"
start = time.time()
query1 = [
{"image": "https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/community/GroundingDino/000000004505.jpg"},
{"text": prompt},
]
input = processor(query=query1, return_tensors="pd")
query1 = tokenizer.from_list_format(query1)
response, history = model.chat(tokenizer, query=query1, history=None, images=input["images"])
response = response.replace("\n", " ").replace("\r", " ")
print("prompt: %s" % prompt)
print("response: %s" % response)
print("------------------")
end = time.time()
length = end - start
print("It took", length, "seconds!")我无法查看或分析图像。不过，我可以逐行解释你提供的代码。以下是代码的逐行解释：
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from PIL import Image
导入PIL库中的Image模块，用于处理图像。
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from io import BytesIO
导入BytesIO模块，以便在内存中处理字节数据。
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import base64
导入base64模块，用于处理Base64编码和解码。
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from PIL import Image, ImageFile
再次导入PIL库中的Image和ImageFile模块，可能是为了使用ImageFile的特定功能。
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ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True # 允许加载截断的图像
设置ImageFile的属性，允许加载不完整的（截断的）图像。
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from auto import (
AutoConfigMIX,
AutoModelMIX,
AutoProcessorMIX,
AutoTokenizerMIX,
)
从auto模块导入几个类，用于模型配置、模型处理、模型和分词器的自动加载。
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from utils.log import logger
从utils.log模块导入logger，用于记录日志信息。
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seed = 24
设置随机数种子为24，以确保结果的可复现性。
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paddle.seed(seed)
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
为不同的库（Paddle、random和NumPy）设置相同的随机种子。
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dtype = "bfloat16"
设置数据类型为bfloat16。
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#dtype = "float16"
注释掉的代码，可能是备用选项。
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if not paddle.amp.is_bfloat16_supported():
检查当前设备是否支持bfloat16数据类型。
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logger.warning("bfloat16 is not supported on your device,change to float16")
如果不支持，记录警告信息。
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dtype = "float16"
将数据类型更改为float16。
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model_name_or_path = sys.argv[1]
从命令行参数获取模型名称或路径。
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tokenizer = AutoTokenizerMIX.from_pretrained(model_name_or_path)
加载预训练的分词器。
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processor, _ = AutoProcessorMIX.from_pretrained(model_name_or_path)
加载预训练的处理器，忽略返回的第二个值。
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model_config = AutoConfigMIX.from_pretrained(model_name_or_path, dtype=dtype)
加载模型配置，并指定数据类型。
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model = AutoModelMIX.from_pretrained(model_name_or_path, config=model_config, dtype=dtype)
加载预训练模型，并使用之前加载的配置和数据类型。
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model.eval()
将模型设置为评估模式，禁用dropout等训练模式下的特性。
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prompt = "请描述图片内容"
定义一个提示字符串，用于生成描述。
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start = time.time()
记录当前时间，开始计时。
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query1 = [
{"image": "https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/community/GroundingDino/000000004505.jpg"},
{"text": prompt},
]
构建查询列表，包括图片链接和文本提示。
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input = processor(query=query1, return_tensors="pd")
使用处理器处理查询，并返回张量格式的数据。
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query1 = tokenizer.from_list_format(query1)
将查询转换为分词器所需的格式。
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response, history = model.chat(tokenizer, query=query1, history=None, images=input["images"])
调用模型的聊天接口，获取响应和历史记录。
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response = response.replace("\n", " ").replace("\r", " ")
清理响应文本，去除换行符。
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print("prompt: %s" % prompt)
打印提示文本。
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print("response: %s" % response)
打印模型的响应。
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print("------------------")
打印分隔线。
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end = time.time()
记录结束时间。
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length = end - start
计算处理所用的时间。
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print("It took", length, "seconds!")
打印处理所用的时间。