通过直观的用户界面或强盛的端点服务，在本地与先进的多模态 Llama 模型举行交互。
Llama 3.2-Vision 是一个强盛的多模态模型，可以或许处理文本和图像数据。它具有 110 亿（11B）和 900 亿（90B）参数规模，专为目标辨认、图像字幕生成和场景分析等任务而设计。
在本教程中，我们将探索如何在本地 GPU 上利用 Llama 3.2-Vision，而无需互联网连接。我们将利用 Msty 桌面应用 来下载、管理并通过其用户界面和 API 与该模型举行交互。
利用 Msty 桌面应用访问 Llama 3.2-Vision
步骤 1：下载并安装 Msty 应用
- 访问官方网站，下载最新版本的 Msty 桌面应用。
- 按照安装向导完成安装。
步骤 2：下载 Llama 3.2-Vision 模型
- 打开 Msty 应用，进入 “本地 AI 模型” 菜单。
- 点击左下角的“齿轮”图标 > 选择 “本地 AI” > 点击 “管理本地 AI 模型”。
- 从该菜单下载 Llama 3.2-Vision 模型。
- 确保该模型与你的计算机兼容（应用内会表现 GPU 和体系要求）。
- 假如你的装备兼容该模型，则可以顺遂运行它。
在本地利用 Llama 3.2-Vision
步骤 3：选择 Llama 3.2-Vision 模型
- 下载完成后，进入 “聊天” 菜单。
- 默认情况下，Llama 3.2-Vision 模型会被选中。
步骤 4：加载图像
通过 Msty API 访问 Llama 3.2-Vision
Msty 还提供了 API，允许你以编程方式与 Llama 3.2-Vision 交互。以下是具体步骤：
步骤 1：启用 API 端点
- 在 Msty 应用中进入 “设置” 菜单。
- 在 “本地 AI” 部分，启用 “本地 AI 端点服务”。
- 这将表现本地 API URL（比方：http://localhost:10000）。
步骤 2：利用 Python 调用 API
你可以利用 requests 库与 API 举行交互。以下是一个 Python 脚本，
它会将图像编码为 Base64 字符串，并利用 requests 库将其发送到 API 端点。
- import requests
- import base64
- # 将图像编码为 Base64
- def encode_image(image_path):
- with open(image_path, "rb") as image_file:
- return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
- # 设置图像路径
- image_path = "burn_out_image.jpg"
- # 获取 Base64 编码的图像
- base64_image = encode_image(image_path)
- # API 端点
- url = "http://localhost:10000/api/generate"
- # 请求参数
- payload = {
- "model": "llama3.2-vision",
- "prompt": "这张图片里有什么？",
- "stream": False,
- "images": [base64_image],
- }
- # 发送 POST 请求
- response = requests.post(url, json=payload)
- # 解析并显示返回的 "response" 字段
- response_json = response.json()
- print(response_json.get("response", "未找到响应"))
示例返回结果：
“这张图片展示了一组可能表明倦怠的症状，其中包罗失眠、疲劳、易怒和焦虑等。”
总结
本地利用 Llama 3.2-Vision 的主要优势包罗：
✅ 易用性：Msty 桌面应用简化了下载、管理和运行复杂 AI 模型的流程。
✅ 离线运行：无需互联网即可运行模型，确保隐私安全，同时提升处理速度。
✅ 集成性：API 允许模型无缝集成到自界说应用或工作流中。
在 Llama 3.2-Vision 刚推出时，本地利用如许一个庞大且复杂的多模态模型照旧一项挑战。如今，借助 Msty 如许的工具，用户只需点击几下鼠标，即可轻松下载和利用这些模型。别的，将该模型集成到应用或边缘装备中，也为其在现实天下中的应用打开了大门。
随着 AI 技能的不断进步，纵然是最复杂的模型也变得越来越易用，这将进一步推动 AI 产业的变革。
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