Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,3 +1,28 @@
|
|
1 |
import gradio as gr
|
|
|
|
|
2 |
|
3 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
+
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
|
3 |
+
import torch
|
4 |
|
5 |
+
# Model ve işlemciyi yükleyin
|
6 |
+
model_name = "meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct"
|
7 |
+
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
|
8 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
|
9 |
+
|
10 |
+
def predict(image, text):
|
11 |
+
# Girdileri işleyin
|
12 |
+
inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")
|
13 |
+
# Modelden yanıt alın
|
14 |
+
outputs = model.generate(**inputs)
|
15 |
+
# Çıktıyı çözümleyin
|
16 |
+
response = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
|
17 |
+
return response
|
18 |
+
|
19 |
+
# Gradio arayüzünü tanımlayın
|
20 |
+
interface = gr.Interface(
|
21 |
+
fn=predict,
|
22 |
+
inputs=["image", "text"],
|
23 |
+
outputs="text",
|
24 |
+
title="Llama 3.2 90B Vision Instruct Demo",
|
25 |
+
description="Bir görüntü ve metin girdisi alarak yanıt üreten model."
|
26 |
+
)
|
27 |
+
|
28 |
+
interface.launch()
|