Meta最新多模态模型Llama3.2震撼发布!90B参数

本地安装

ollama run llama3.2:3b



###vLLM按照步骤

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

huggingface-cli login

pip install --upgrade vllm

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64/' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc


vllm serve meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision \
    --tokenizer meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct \
    --tokenizer-mode auto \
    --limit_mm_per_prompt 'image=4' \
    --max_num_batched_tokens 65536 \
    --gpu-memory-utilization 0.95 \
    --max-model-len 65536 \
    --trust-remote-code

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API

import requests
import base64
import json

invoke_url = "https://ai.api.nvidia.com/v1/gr/meta/llama-3.2-90b-vision-instruct/chat/completions"
stream = False

with open("6.jpeg", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

assert len(image_b64) < 180_000, \
    "To upload larger images, use the assets API (see docs)"

headers = {
    "Authorization": "Bearer nvapi-xxx-Hnp-vG",
    "Accept": "application/json"
}

payload = {
    "model": 'meta/llama-3.2-90b-vision-instruct',
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": f'What is in this image? <img src="data:image/png;base64,{image_b64}" />'
        }
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 1.00,
    "top_p": 1.00,
    "stream": stream
}

response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)

if response.status_code == 200:
    response_json = response.json()
    image_description = response_json['choices'][0]['message']['content']
    print(image_description)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")
    print(response.text)

在线测试

https://build.nvidia.com/meta/llama-3.2-90b-vision-instruct

prompt


Where is the woman in the black and white striped top in the picture?


Where is the man wearing a white shirt, light blue jeans, and white shoes in the picture?


Extract the information from the invoice and place the extracted content into a table.


Extract the text from the image while maintaining the original format.


c视频：
A woman wearing a red top and blue jeans

d视频：
A short-haired man wearing blue jeans and a black shirt with green sleeves

Llama 3.2 是Meta公司最新发布的多模态人工智能模型系列，旨在提升大规模语言模型（LLM）的能力，特别是在视觉理解和边缘计算领域。该系列模型于2024年9月25日正式推出，包含多种不同规模的模型，适用于各种应用场景。

模型概述

Llama 3.2 系列包括以下几种模型：

Llama 3.2 90B Vision：支持文本和图像输入，适合企业级应用，擅长常识推理、长文本生成和多语言翻译等任务。

Llama 3.2 11B Vision：同样支持文本和图像输入，适合内容创建和对话式人工智能应用，具备图像推理能力。

Llama 3.2 3B：专为低延迟推理和有限计算资源设计，适合文本摘要、分类和语言翻译等任务。

Llama 3.2 1B：最轻量级的模型，非常适合边缘设备和移动应用程序的文本检索和摘要。

所有模型均支持高达128K个token的上下文长度，这对于需要处理大量信息的任务尤为重要

。

多模态功能

Llama 3.2 的重要特点是其多模态能力。它能够同时处理文本、图像和视频，使得用户可以在同一交互中结合不同类型的内容。这种能力使得模型在图像理解、视觉推理等任务上表现优异，与其他领先的闭源模型（如Claude 3 Haiku）相媲美

。

模型架构与训练

Llama 3.2 基于之前版本（如Llama 3.1）进行了优化，采用了先进的转化器架构。模型训练分为多个阶段：

预训练阶段：利用大规模的噪声图像-文本对进行初步训练，然后在中等规模的高质量领域数据上进行进一步训练。

后期训练阶段：通过监督微调、拒绝采样和直接偏好优化等技术进行多轮对齐，以提高模型的响应质量和安全性。

此外，Llama 3.2 还引入了知识蒸馏技术，使得小型模型能够借助大型模型的输出提升性能，而不是从零开始学习

。

应用场景与优化

Llama 3.2 的设计目标是满足边缘设备和移动应用的需求。它在高通和联发科硬件上进行了优化，使得这些轻量级模型能够在资源有限的环境中高效运行。具体应用场景包括：

移动人工智能写作助手

客户服务应用

图像标题生成

文档视觉问题解答

开发者可以利用Meta提供的Llama Stack API进行定制化开发，并通过torchtune进行微调，以适应不同的应用需求。