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Megrez-3B-Omni：無問芯穹端側(cè)全模態(tài)大模型技術(shù)剖析與應用指南

發(fā)布于 2025-1-6 11:24
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在人工智能領域，技術(shù)的創(chuàng)新不斷推動著行業(yè)的發(fā)展。前段時間，無問芯穹發(fā)布的Megrez-3B-Omni模型引起了廣泛關注，它作為全球首款端側(cè)全模態(tài)理解開源模型，為智能設備的交互體驗帶來了全新的變革。本文將對Megrez-3B-Omni進行詳細介紹，包括項目概述、技術(shù)特點、性能優(yōu)勢、應用場景、快速使用以及項目地址等，希望能幫助讀者更好地了解這一創(chuàng)新技術(shù)。

一、項目概述

Megrez-3B-Omni是由無問芯穹發(fā)布的全球首款端側(cè)全模態(tài)理解開源模型。它支持圖片、音頻和文本三種模態(tài)的數(shù)據(jù)處理，參數(shù)量達30億，主干網(wǎng)絡參數(shù)僅2.3B，卻在精度上超越了14B模型，并在推理速度上領先同級模型300%。該模型專為手機、平板等端側(cè)設備進行了優(yōu)化，旨在實現(xiàn)圖像、音頻和文本三種模態(tài)數(shù)據(jù)的無縫融合，讓用戶在端側(cè)設備上就能享受到更加智能、便捷的交互體驗。

二、技術(shù)特點

1、創(chuàng)新的架構(gòu)設計：采用多層多頭注意力機制，能夠更好地捕捉不同模態(tài)數(shù)據(jù)中的長程依賴關系，提高模型的理解能力和泛化能力。同時，將圖像、音頻和文本三種不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行深度融合，自動學習不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)和轉(zhuǎn)換，從而實現(xiàn)更加準確和全面的理解，跨模態(tài)的信息整合能力是傳統(tǒng)單一模態(tài)模型所無法比擬的。

2、高效的模型優(yōu)化：運用模型剪枝、量化等技術(shù)，減少模型的大小和計算量，同時保持其精度和泛化能力，使其能夠在資源受限的設備上運行，如智能手機、嵌入式系統(tǒng)等。此外，還采用了先進的訓練算法，如分布式訓練、自適應學習率調(diào)整等，可加速模型的收斂速度，提高訓練效率，并減少過擬合的風險。同時，采用遷移學習、元學習等技術(shù)，能更快地適應新的應用場景和任務需求。

3、先進的模態(tài)處理：在圖像理解方面，利用Siglip-400m技術(shù)，將圖像轉(zhuǎn)化為易于理解的token，在OpenCompass評測中以高分領先。在語音理解方面，搭載了Qwen2-Audio/Whisper-Large-V3的encoder，能夠理解中英文語音輸入，并支持多輪對話。

三、性能優(yōu)勢

1、卓越的圖像理解：在OpenCompass、MME等測試中，展現(xiàn)了超強的圖像分析能力，能夠快速且準確地識別和理解圖像內(nèi)容，在場景理解、光學字符識別等應用中表現(xiàn)優(yōu)異，精度在同行中處于領先地位，甚至能在一些測試集中超越34B模型。

2、出色的文本理解：在C-eval、MMLU等多個權(quán)威測試中取得了最佳結(jié)果，將上一代14B大模型的能力壓縮至3B規(guī)模，同時顯著降低計算成本，實現(xiàn)了性能與資源利用的最佳平衡，確保用戶獲得高效的文本處理體驗。

3、良好的語音理解：支持中文和英文的語音輸入，能夠熟練應對復雜的多輪對話場景，可通過語音輸入與模型進行自然互動，實現(xiàn)更自然和流暢的溝通體驗。

4、快速的推理速度：單模態(tài)版本Megrez-3B-Instruct在推理速度上相比同類精度模型領先高達300%，即使在復雜場景下也能流暢運行，能讓用戶在各類實時應用中獲得更及時的響應，提升工作和生活的效率。

四、應用場景

  • 智能家居領域：可應用于智能音箱、智能電視等設備的智能助手中，用戶能通過語音、文字或圖片與智能助手進行交互，獲取信息、設置提醒、控制設備等。
  • 媒體領域：用于圖像、音頻和文本內(nèi)容的分析和理解，能更準確地識別視頻中的關鍵幀、提取音頻中的關鍵詞、生成文本摘要等，為媒體的內(nèi)容推薦和搜索提供支持。
  • 自動駕駛領域：可用于車輛的環(huán)境感知和決策控制，融合圖像、雷達、激光雷達等多種傳感器的數(shù)據(jù)，更準確地識別道路標志、行人、障礙物等，為車輛的安全行駛提供保障。
  • 醫(yī)療健康領域：用于醫(yī)學影像的分析、病歷報告的生成等，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案的制定，自動識別X光片、CT掃描等醫(yī)學影像中的異常區(qū)域，并提供初步的診斷意見。
  • 教育領域：用于個性化學習系統(tǒng)的開發(fā)，根據(jù)學生的學習行為、學習進度、興趣偏好和知識水平等信息，為學生提供定制化的學習資源和教學策略。

五、快速使用

1. 安裝相關依賴

安裝所需的依賴庫

git clone https://github.com/infinigence/Infini-Megrez-Omni.git
pip install -r requirements.txt

音頻功能依賴`ffmpeg`進行音頻處理，如果使用Debian相關系統(tǒng)，可以通過以下命令安裝

sudo apt-get install ffmpeg

對于其他操作系統(tǒng)，請參考`ffmpeg`官方文檔進行安裝。

2. 下載模型權(quán)重文件

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函數(shù)下載模型（提前安裝modelscope ：pip install modelscope）。第一個參數(shù)為模型名稱，參數(shù) cache_dir 用于指定模型的下載路徑。在 /root/autodl-tmp 路徑下新建 download.py 文件，并在其中輸入以下內(nèi)容：

# 模型下載 
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('InfiniAI/Megrez-3B-Omni', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

運行 python /root/autodl-tmp/download.py 執(zhí)行下載。

3. 使用transformers 推理模型

使用多模態(tài)數(shù)據(jù)進行多輪對話，示例代碼如下（請將`<PATH_TO_PRETRAINED_MODEL>`替換為下載的模型權(quán)重的路徑）：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM
 
path = "/mnt/algorithm/user_dir/zhoudong/workspace/models/megrez-o"  # Change this to the path of the model.
 
model = (
    AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        path,
        trust_remote_code=True,
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        attn_implementatinotallow="flash_attention_2",
    )
    .eval()
    .cuda()
)
prompt = "hi" * (128 - 1) 
# Chat with text and image
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": {
            "text": prompt,
            "image": "./data/sample_image.jpg",
        },
    },
]
 
# Chat with audio and image
# messages = [
#     {
#         "role": "user",
#         "content": {
#             "image": "./data/sample_image.jpg",
#             "audio": "./data/sample_audio.m4a",
#         },
#     },
# ]
 
MAX_NEW_TOKENS = 100
response = model.chat(
    messages,
    sampling=False,
    max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
)
print(response)

4. 使用vLLM進行推理

首先安裝vLLM及其相關依賴（需要特定版本以確保兼容性）：

pip install vLLM==0.6.3.post1 flash_attn==2.5.8 xformers==0.0.27.post2

推理腳本如下：

from PIL import Image
from vllm import LLM
from vllm import ModelRegistry
from vllm import SamplingParams
 
from megrezo import MegrezOModel
 
ModelRegistry.register_model("MegrezO", MegrezOModel)
 
# Load the model.
# model_path = "{{PATH_TO_HF_PRETRAINED_MODEL}}"  # Change this to the path of the model.
model_path = "/mnt/algorithm/user_dir/zhoudong/workspace/models/megrez-o"  # Change this to the path of the model.
llm = LLM(
    model_path,
    trust_remote_code=True,
    gpu_memory_utilizatinotallow=0.5,
)
 
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0,
    max_tokens=1000,
    repetition_penalty=1.2,
    stop=["<|turn_end|>", "<|eos|>"],
)
 
img = Image.open("../data/sample_image.jpg")
 
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": {
            "text": "圖片的內(nèi)容是什么？",
            "image": img,
        },
    },
]
 
# Convert the conversation to vLLM acceptable format.
prompt = llm.get_tokenizer().apply_chat_template(
    conversation,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
vllm_inputs = [
    {
        "prompt": prompt,
        "multi_modal_data": {
            "image": img,
        },
    }
]
 
# Generate the outputs.
outputs = llm.generate(
    vllm_inputs,
    sampling_params,
)
 
# Print the outputs.
for output in outputs:
    print(output.outputs[0].text)

5. 在線體驗 Gradio 應用

在線Demo：??https://huggingface.co/spaces/Infinigence/Megrez-3B-Omni??

用戶可以直接在網(wǎng)頁上輸入文本或上傳圖片、音頻，與模型進行交互，模型會根據(jù)輸入的多模態(tài)信息生成相應的回復。

6. 啟動 Gradio 應用

您需要在命令行中指定 model_path 和 port。model_path 是模型的路徑，port 是本地服務器的端口號。默認情況下，port 是 7860。

python gradio_app.py --model_path {model_path} --port {port}

然后，您可以在瀏覽器中訪問?? http://localhost:7860 ??與模型對話。

六、結(jié)語

Megrez-3B-Omni的發(fā)布是人工智能領域的一次重大突破，它為端側(cè)設備的智能化處理樹立了全新標桿，開啟了端側(cè)全模態(tài)理解的新時代。無問芯穹的這一創(chuàng)新成果不僅展示了其在智能設備領域的強大實力，也為廣大開發(fā)者和用戶提供了一個極具潛力的工具。

項目地址

本文轉(zhuǎn)載自??小兵的AI視界??，作者： AGI小兵 ????



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