Imagine poder descrever uma imagem ou vídeo apenas enviando-os para um programa.
Modelos de Linguagem Visuais (VLMs) têm revolucionado a forma como interagimos com dados visuais. No coração dessa transformação está o Qwen2.5-VL, um modelo potente e acessível, que permite uma infinidade de aplicações práticas, como a geração de legendas e a detecção de objetos. Neste artigo, vamos explorar como construir uma aplicação simples usando Gradio, que torna o acesso a essas funções mais amigável e intuitivo.
Como funciona o Qwen2.5-VL?
O Qwen2.5-VL combina poderosos componentes de um codificador de visão com um decodificador de linguagem, proporcionando uma interação fluida entre inputs visuais e outputs textuais. Sua variante ‘Instruct’ é projetada para receber comandos específicos, tornando-a ideal para aplicações que requerem uma interface amigável. O modelo foi desenvolvido com 3 bilhões de parâmetros, otimizados para realizar inferências rapidamente, mesmo em ambientes de recursos limitados.
Por que usar Gradio para implementar o Qwen2.5-VL?
Graças à sua interface web intuitiva, o Gradio elimina a necessidade de programar diretamente as interações com o VLM. Isso significa que usuários podem, sem esforço, carregar imagens e vídeos, inserir prompts e visualizar resultados instantaneamente. As principais vantagens incluem facilidade de uso, prototipagem rápida e compartilhamento facilitado. Com Gradio, a exploração das capacidades do Qwen2.5-VL se torna acessível a todos, independentemente do nível de experiência em codificação.
Desenvolvendo a aplicação Gradio
Para criar a aplicação Gradio, precisamos estabelecer uma estrutura de diretórios apropriada. Esta configuração incluirá um diretório ‘input’, onde armazenaremos as imagens e vídeos para inferência, um arquivo ‘app.py’ que conterá todo o código da aplicação e um arquivo ‘requirements.txt’ para listar as bibliotecas necessárias. No código exemplo, utilizamos a biblioteca Gradio junto com o modelo Qwen2.5-VL para implementar funcionalidades como legendagem de imagens e vídeos, além de detecção de objetos. Esta abordagem modular facilita a manutenção e a execução da aplicação. A interface será organizada em abas, permitindo que o usuário interaja com diferentes funcionalidades de forma estruturada e clara.
