Construire une application multimodale de pointe avec Llama 3.2 et Llama Guard

Créer une application multimodale d'edge avec Llama 3.2 et Llama Guard

Au cours des dernières années, j'ai eu l'opportunité de travailler intensivement avec des modèles d'IA sur une variété de plateformes, allant de puissants serveurs cloud à des appareils d'edge aux ressources limitées. L'évolution de l'intelligence artificielle a été tout simplement remarquable, et l'un des développements les plus passionnants que j'ai rencontrés récemment est la sortie de Llama 3.2 et Llama Guard par Meta. Ces outils ont ouvert de nouveaux horizons pour la création d'applications IA sophistiquées, efficaces et sécurisées qui peuvent fonctionner universellement, y compris sur des appareils avec des ressources computationnelles limitées.

Dans cet article, j'aimerais partager mes expériences et mes réflexions sur la manière de créer une application multimodale d'edge utilisant Llama 3.2 et Llama Guard. Nous explorerons les différents modèles de la famille Llama 3.2, comprendrons leurs capacités et discuterons de la manière de sélectionner celui qui convient le mieux à vos besoins. Nous nous attarderons sur la configuration de ces modèles sur diverses plateformes matérielles, l'intégration des capacités visuelles, l'implémentation de Llama Guard pour des interactions sécurisées, et l'utilisation de fonctionnalités agentiques pour améliorer votre application.

Comparaison de la famille de modèles Llama 3.2

Modèle	Paramètres (Milliards)	Meilleur Cas d'Utilisation	Exigences Matérielles
Llama 3.2 1B	1	IA conversationnelle de base, tâches simples	4 Go de RAM, appareils d'edge
Llama 3.2 3B	3	Complexité modérée, interactions nuancées	8 Go de RAM, smartphones haut de gamme
Llama 3.2 11B	11	Légendes d'images, réponses à des questions visuelles	Appareils haut de gamme ou serveurs
Llama 3.2 90B	90	Raisonnement complexe, tâches multimodales avancées	Matériel spécialisé, systèmes distribués

Pour une plongée plus approfondie dans la famille Llama 3.2, vous pouvez consulter ce blog que nous avons écrit pour vous.

Préparer votre Environnement

Avant de plonger dans l'implémentation, assurez-vous que votre environnement de développement est correctement configuré. Vous aurez besoin de Python 3.7 ou supérieur, de PyTorch et de la bibliothèque Hugging Face Transformers. Si vous travaillez avec des données d'image, l'installation de Torchvision est également nécessaire.

Implémenter le modèle 1B

Pour configurer le modèle 1B, vous pouvez utiliser la bibliothèque Hugging Face Transformers, qui fournit une interface simple pour charger et interagir avec des modèles pré-entraînés. Pour l'inférence sur appareil, en particulier sur des appareils mobiles et d'edge, il est recommandé d'utiliser le cadre PyTorch ExecuTorch. ExecuTorch est conçu pour optimiser l'inférence pour des modèles légers sur du matériel à ressources limitées, ce qui en fait un choix idéal pour déployer le modèle 1B efficacement.

Ce code initialise une boucle conversationnelle simple. Le paramètre device_map='auto' assigne intelligemment les couches du modèle aux appareils disponibles, ce qui est particulièrement utile sur le matériel d'edge. Spécifier torch_dtype=torch.bfloat16 optimise l'utilisation de la mémoire en utilisant des nombres à virgule flottante de précision réduite.

J'ai exécuté des configurations similaires sur des appareils comme le NVIDIA Jetson Nano et le Raspberry Pi 4. Bien que la performance ne soit pas instantanée, elle est suffisamment réactive pour de nombreuses applications. Surveiller l'utilisation de la mémoire est essentiel ; vous pourriez avoir besoin d'ajuster les tailles de lot ou les longueurs de séquence pour s'adapter aux capacités de votre appareil.

Implémenter le modèle 3B

Si votre application nécessite une compréhension du langage plus avancée et que votre matériel peut supporter une charge supplémentaire, le modèle 3B est une option viable.

Le modèle 3B nécessite plus de mémoire - environ 8 Go de RAM - mais offre de meilleures performances dans le traitement de requêtes complexes et le maintien du contexte lors d'interactions plus longues. D'après mon expérience, déployer le modèle 3B sur des appareils comme des smartphones ou des tablettes haut de gamme est faisable, à condition d'optimiser le modèle et de gérer les ressources avec soin.

Améliorer votre Application avec des Capacités Visuelles

Intégrer un traitement visuel dans votre application peut considérablement enrichir l'expérience utilisateur. Les modèles Llama 3.2 11B et 90B vous permettent d'ajouter la compréhension des images à votre assistant IA. Des discussions récentes dans la communauté, comme celles sur le subreddit LocalLLaMA, ont mis en évidence des cas d'utilisation pratiques pour ces modèles visuels. Par exemple, le modèle 90B a été loué pour sa capacité à identifier et décrire avec précision des objets dans des images, y compris des tâches plus nuancées comme le comptage d'individus lors d'une réunion ou même l'analyse de spectrogrammes acoustiques.

Utiliser le Modèle Visuel 11B

En raison de leur taille, les modèles visuels sont mieux adaptés au déploiement sur serveur plutôt que d'être exécutés directement sur des appareils d'edge. Cependant, vous pouvez toujours créer une application réactive en interfaçant ces modèles via des API.

Pour commencer, vous devrez obtenir une clé API depuis la page des paramètres API de Together.xyz. Together.xyz offre accès aux derniers modèles Llama 3.2, y compris les modèles visuels, prêts à être utilisés via leur service API.

Cet approche permet à votre application de gérer des entrées d'images en les envoyant au modèle hébergé sur le serveur pour traitement. Il est essentiel de s'assurer que les données d'image sont transmises de manière sécurisée, surtout si elles contiennent des informations sensibles. Comme l'ont mentionné certains membres de la communauté, optimiser la taille de l'image avant transmission peut réduire la latence et améliorer la réactivité globale de l'application.

Les utilisateurs ont également noté que bien que Llama 3.2 fonctionne bien sur des tâches d'image générales, pour des applications plus spécialisées, telles que l'analyse précise d'images médicales ou la création de boîtes englobantes pour les coordonnées d'objets, la performance peut varier. Une approche hybride utilisant des outils complémentaires comme Segment Anything pour une segmentation détaillée a été suggérée par les utilisateurs afin d'améliorer la précision dans de tels cas.

Équilibrer Performance et Contraintes de Ressources

Bien que l'utilisation du traitement côté serveur puisse alléger les calculs lourds, il est important de considérer les compromis. La latence réseau et la fiabilité deviennent des facteurs critiques. Mettre en œuvre des stratégies de mise en cache et gérer les exceptions réseau avec élégance peut améliorer l'expérience utilisateur. Dans l'un de mes projets, nous avons mis en œuvre une approche hybride où une analyse d'image de base était effectuée sur l'appareil, et un traitement plus complexe était délégué au serveur.

Implémenter Llama Guard pour des Interactions Sécurisées et Éthiques

Assurer que votre application IA interagit avec les utilisateurs de manière sécurisée et éthique est primordial. Llama Guard offre un mécanisme robuste pour empêcher la génération de contenu indésirable ou nuisible. Llama Guard peut être personnalisé via des politiques de sécurité pour s'aligner sur différentes exigences d'application, garantissant que votre IA se comporte de manière appropriée dans divers contextes.

Personnaliser les Politiques de Sécurité

D'après le contexte de votre application, vous pourriez avoir besoin de personnaliser les paramètres de sécurité ou de mettre à jour le modèle pour s'aligner sur des politiques spécifiques. Il est crucial de revoir et de mettre à jour régulièrement ces paramètres, surtout à mesure que les normes sociétales et les réglementations évoluent. Dans un déploiement, nous avons collaboré avec des experts juridiques et éthiques pour garantir que les réponses de notre assistant étaient conformes aux réglementations spécifiques à l'industrie.

Exploiter les Fonctionnalités Agentiques

Les fonctionnalités agentiques permettent à votre assistant IA d'effectuer des tâches de manière autonome en interagissant avec des outils ou des API externes. Cela renforce considérablement les capacités de l'assistant et offre une expérience utilisateur plus dynamique. D'après les retours de la communauté sur des plateformes comme LocalLLaMA, les utilisateurs ont trouvé que les fonctionnalités agentiques étaient particulièrement utiles pour automatiser des tâches répétitives, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et augmentant l'efficacité.

Appel de Fonctionnalités dans des Modèles Légers

Pour les modèles 1B et 3B, qui ne prennent pas en charge l'appel de fonctionnalités intégré par défaut, vous pouvez définir des fonctions dans les prompts. L'appel de fonctionnalités avec ces modèles légers peut être effectué de deux manières : en passant les définitions de fonction dans le prompt système avec la requête utilisateur, ou en incluant à la fois les définitions de fonction et la requête directement dans le prompt utilisateur. Cette flexibilité vous permet de choisir l'approche qui convient le mieux à vos besoins d'application.

Cette méthode permet à votre assistant d'effectuer des tâches telles que la récupération de données, des calculs ou l'interface avec des services externes. C'est une manière puissante d'étendre les fonctionnalités de l'assistant sans augmenter considérablement la consommation de ressources. Comme discuté sur les forums communautaires, avoir cette flexibilité est particulièrement précieux pour ceux qui construisent des systèmes autonomes légers pouvant gérer efficacement diverses tâches en temps réel.

Appel de Fonctionnalités dans des Modèles Plus Grands

Les modèles plus grands, comme les 11B et 90B, ont un support intégré pour l'appel de fonctionnalités, simplifiant ainsi le processus. Ils peuvent comprendre et exécuter les appels de fonction de manière plus fluide, ce qui est avantageux pour des applications complexes. Contrairement aux modèles plus grands Llama 3.1, les modèles légers Llama 3.2 ne prennent pas en charge des outils intégrés comme Brave Search ou Wolfram. Au lieu de cela, ils s'appuient sur des fonctions personnalisées définies par l'utilisateur. Cependant, les exigences computationnelles accrues signifient que ces modèles plus grands sont mieux adaptés aux déploiements basés sur des serveurs.

Construire votre Application Multimodale d'Edge

En rassemblant tous ces éléments, vous pouvez créer une application IA sophistiquée qui fonctionne efficacement sur des appareils d'edge tout en fournissant des capacités avancées.

Pile Llama

La Pile Llama est une chaîne d'outils complète qui définit et standardise les éléments de construction nécessaires pour mettre des applications IA génératives sur le marché. Ces éléments couvrent tout le cycle de vie du développement, de l'entraînement du modèle et du fine-tuning à l'évaluation du produit en passant par l'invocation d'agents IA en production. La Pile Llama fournit non seulement les définitions, mais également des implémentations open source et des partenariats avec des fournisseurs cloud pour aider les développeurs à assembler des solutions IA en utilisant des composants cohérents et interopérables entre les plates-formes. L'objectif est d'accélérer l'innovation dans l'espace IA et de rendre le développement plus fluide.

La Pile Llama se compose de plusieurs API centrales, chacune jouant un rôle spécifique. L'API d'Inférence gère l'exécution des modèles IA, que ce soit pour générer du texte, faire des prévisions ou comprendre des entrées complexes. L'API de Sécurité est cruciale pour garantir que les sorties générées par l'IA sont sûres en appliquant des garde-fous et en filtrant les contenus potentiellement nuisibles. L'API de Mémoire est utilisée pour maintenir l'état au cours des conversations ou des tâches en cours, rendant les interactions plus conscientes du contexte. L'API du Système Agentique aide à gérer les comportements d'agents autonomes, permettant à l'IA d'effectuer des tâches de manière indépendante sans supervision constante. L'API d'Évaluation fournit des outils pour évaluer la performance du modèle et déterminer son efficacité dans divers cas d'utilisation. Les API Post-Training sont utilisées pour affiner les modèles après leur formation initiale, en particulier pour des cas d'utilisation spécialisés. Les API de Génération de Données Synthétiques aident à créer des ensembles de données artificielles utiles pour entraîner des modèles lorsque de vraies données font défaut. Enfin, l'API de Notation de Récompense met en œuvre des mécanismes de retour d'information pour aider à entraîner des modèles en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Chacune de ces API est accessible via des points de terminaison REST, ce qui les rend faciles à intégrer dans des applications, quelle que soit l'environnement de programmation. Cet accès standardisé contribue à maintenir la cohérence entre les différentes implémentations.

Pour configurer la Pile Llama, vous devez d'abord l'installer. Le moyen le plus simple est via pip :

pip install llama-stack

Alternativement, si vous souhaitez installer à partir des sources, vous pouvez cloner le dépôt et le configurer avec conda :

git clone https://github.com/Meta-Llama/LlamaStack.git
cd LlamaStack
conda env create -f environment.yml

Après l'installation, vous pouvez utiliser l'outil en ligne de commande llama pour mettre en place et utiliser la chaîne d'outils et les systèmes agentiques Llama. Cet outil vous aide à créer et à exécuter rapidement un serveur Pile Llama en moins de cinq minutes. Pour commencer, utilisez llama stack build pour configurer votre distribution Pile Llama de manière interactive. Ce processus vous invite à entrer des détails tels que le nom de la distribution, le type d'image (comme Docker ou Conda) et les fournisseurs spécifiques pour différentes API.

Une fois la construction terminée, l'étape suivante consiste à configurer votre distribution. Utilisez la commande llama stack configure pour configurer les fournisseurs d'API et d'autres configurations. Après la configuration, vous pouvez exécuter votre distribution en utilisant llama stack run.

Si vous préférez utiliser Docker, vous pouvez exécuter la commande suivante pour configurer votre environnement :

docker run -p 8080:8080 llama/llama-stack

Ces commandes vous permettent de créer, configurer et déployer votre propre distribution de la Pile Llama, vous aidant à construire rapidement des applications IA génératives pouvant être exécutées localement ou dans un environnement serveur.

Pour des exemples plus détaillés, des scripts de démonstration et des conseils supplémentaires, vous pouvez consulter le dépôt de la Pile Llama.

L'architecture modulaire de la Pile Llama et sa suite d'API complète offrent un niveau de flexibilité et de puissance qui changent vraiment la donne dans le domaine du développement IA.

Un des aspects les plus précieux de la Pile Llama, souvent omis dans la documentation, est sa capacité à s'intégrer harmonieusement dans les flux de travail existants. D'après mon expérience, cela a été crucial pour les équipes en transition d'anciens cadres IA. La courbe d'apprentissage est étonnamment douce, permettant aux développeurs d'incorporer progressivement les fonctionnalités avancées de la Pile Llama sans perturber les projets en cours.

De plus, les gains d'efficacité liés à l'utilisation de la Pile Llama sont substantiels. J'ai vu des projets qui prenaient auparavant des mois pour être prototypés et déployés réduits à des semaines ou même des jours. Cela est particulièrement évident dans les applications multimodales, où l'approche unifiée de la Pile Llama pour gérer différents types de données (texte, images, etc.) rationalise considérablement le processus de développement.

En conclusion, la Pile Llama représente plus qu'un ensemble d'outils ; c'est un changement de paradigme dans le développement IA. Alors que vous vous engagez dans votre parcours avec la Pile Llama, rappelez-vous que sa véritable puissance réside non seulement dans ses capacités techniques, mais aussi dans la manière dont elle vous permet de donner vie à vos projets IA les plus ambitieux. Les possibilités sont illimitées et je suis excité de voir ce que la prochaine génération de développeurs créera avec ce cadre remarquable.