app.py

pip install googletrans
import spaces
import gradio as gr
import subprocess
from googletrans import Translator
 

# Gerekli kütüphanelerin kurulumu
subprocess.run(
    "pip install flash-attn --no-build-isolation",
    env={"FLASH_ATTENTION_SKIP_CUDA_BUILD": "TRUE"},
    shell=True,
)
subprocess.run("pip install googletrans==3.1.0a0", shell=True)

import torch
from llava.model.builder import load_pretrained_model
from llava.mm_utils import get_model_name_from_path, process_images, tokenizer_image_token
from llava.constants import IMAGE_TOKEN_INDEX, DEFAULT_IMAGE_TOKEN, DEFAULT_IM_START_TOKEN, DEFAULT_IM_END_TOKEN, IGNORE_INDEX
from llava.conversation import conv_templates, SeparatorStyle
import copy
import warnings
from decord import VideoReader, cpu
import numpy as np

# Çevirmen nesnesi oluştur
translator = Translator()

title = "# 🙋🏻‍♂️🌟Tonic'in 🌋📹LLaVA-Video'suna Hoş Geldiniz!"
description1 = """**🌋📹LLaVA-Video-7B-Qwen2**, 🌋📹LLaVA-Video-178K veri seti ve LLaVA-OneVision veri seti üzerinde eğitilmiş 7B parametreli bir modeldir. [**Qwen2 dil modeline dayanmaktadır**](https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-6659360b33528ced941e557f) ve 32K tokene kadar bağlam penceresini destekler. Model, görüntüleri, çoklu görüntüleri ve videoları işleyebilir ve bunlarla etkileşime girebilir, video analizi için özel optimizasyonlara sahiptir.
Bu model, görsel girdi için **SO400M görüş omurgasını** ve dil işleme için Qwen2'yi kullanır, bu da onu görsel ve video tabanlı görevler de dahil olmak üzere çoklu modal akıl yürütmede oldukça verimli kılar.
🌋📹LLaVA-Video'nun [32B](https://huggingface.co/lmms-lab/LLaVA-NeXT-Video-32B-Qwen) ve [72B](https://huggingface.co/lmms-lab/LLaVA-Video-72B-Qwen2) daha büyük varyantları ve [sadece yeni sentetik veriler üzerinde eğitilmiş bir varyantı](https://huggingface.co/lmms-lab/LLaVA-Video-7B-Qwen2-Video-Only) bulunmaktadır.
Daha fazla detay için lütfen [Proje Sayfasını](https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT) ziyaret edin veya ilgili [araştırma makalesine](https://arxiv.org/abs/2410.02713) göz atın.
- **Mimari**: `LlavaQwenForCausalLM`
- **Dikkat Başlıkları**: 28
- **Gizli Katmanlar**: 28
- **Gizli Boyut**: 3584
"""
description2 = """
- **Ara Boyut**: 18944
- **Desteklenen Maksimum Kare Sayısı**: 64
- **Desteklenen Diller**: İngilizce, Çince
- **Görüntü En-Boy Oranı**: `anyres_max_9`
- **Görüntü Çözünürlüğü**: Çeşitli ızgara çözünürlükleri
- **Maksimum Konum Gömmeleri**: 32,768
- **Kelime Dağarcığı Boyutu**: 152,064
- **Model Hassasiyeti**: bfloat16
- **Eğitim İçin Kullanılan Donanım**: 256 * Nvidia Tesla A100 GPU'ları
"""

join_us = """
## Bize Katılın:
🌟TeamTonic🌟 her zaman harika demolar yapıyor! Aktif geliştirici 🛠️topluluğumuza 👻 katılın [![Discord'da bize katılın](https://img.shields.io/discord/1109943800132010065?label=Discord&logo=discord&style=flat-square)](https://discord.gg/qdfnvSPcqP) 🤗Huggingface'de:[MultiTransformer](https://huggingface.co/MultiTransformer) 🌐Github'da: [Tonic-AI](https://github.com/tonic-ai) & 🌟 [Build Tonic](https://git.tonic-ai.com/contribute)'e katkıda bulunun 🤗 Yuvi Sharma ve Huggingface'deki herkese topluluk hibesi için çok teşekkürler 🤗
"""

def load_video(video_path, max_frames_num, fps=1, force_sample=False):
    if max_frames_num == 0:
        return np.zeros((1, 336, 336, 3))
    vr = VideoReader(video_path, ctx=cpu(0), num_threads=1)
    total_frame_num = len(vr)
    video_time = total_frame_num / vr.get_avg_fps()
    fps = round(vr.get_avg_fps()/fps)
    frame_idx = [i for i in range(0, len(vr), fps)]
    frame_time = [i/fps for i in frame_idx]
    if len(frame_idx) > max_frames_num or force_sample:
        sample_fps = max_frames_num
        uniform_sampled_frames = np.linspace(0, total_frame_num - 1, sample_fps, dtype=int)
        frame_idx = uniform_sampled_frames.tolist()
        frame_time = [i/vr.get_avg_fps() for i in frame_idx]
    frame_time = ",".join([f"{i:.2f}s" for i in frame_time])
    spare_frames = vr.get_batch(frame_idx).asnumpy()
    return spare_frames, frame_time, video_time

# Model yükleme
pretrained = "lmms-lab/LLaVA-Video-7B-Qwen2"
model_name = "llava_qwen"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
device_map = "auto"

print("Model yükleniyor...")
tokenizer, model, image_processor, max_length = load_pretrained_model(pretrained, None, model_name, torch_dtype="bfloat16", device_map=device_map)
model.eval()
print("Model başarıyla yüklendi!")

@spaces.GPU
def process_video(video_path, question):
    max_frames_num = 64
    video, frame_time, video_time = load_video(video_path, max_frames_num, 1, force_sample=True)
    video = image_processor.preprocess(video, return_tensors="pt")["pixel_values"].to(device).bfloat16()
    video = [video]

    conv_template = "qwen_1_5"
    time_instruction = f"Video {video_time:.2f} saniye sürmektedir ve {len(video[0])} kare uniform olarak örneklenmiştir. Bu kareler {frame_time} konumlarında bulunmaktadır. Lütfen bu videoyla ilgili aşağıdaki soruları cevaplayın."
    
    # Soruyu İngilizce'ye çevir
    question_en = translator.translate(question, dest='en').text
    full_question = DEFAULT_IMAGE_TOKEN + f"{time_instruction}\n{question_en}"
    
    conv = copy.deepcopy(conv_templates[conv_template])
    conv.append_message(conv.roles[0], full_question)
    conv.append_message(conv.roles[1], None)
    prompt_question = conv.get_prompt()
    
    input_ids = tokenizer_image_token(prompt_question, tokenizer, IMAGE_TOKEN_INDEX, return_tensors="pt").unsqueeze(0).to(device)
    
    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids,
            images=video,
            modalities=["video"],
            do_sample=False,
            temperature=0,
            max_new_tokens=4096,
        )
    
    response = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)[0].strip()
    
    # Cevabı Türkçe'ye çevir
    response_tr = translator.translate(response, dest='tr').text
    return response_tr

def gradio_interface(video_file, question):
    if video_file is None:
        return "Lütfen bir video dosyası yükleyin."
    response = process_video(video_file, question)
    return response

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(title)
    with gr.Row():
        with gr.Group():
            gr.Markdown(description1)
        with gr.Group():
            gr.Markdown(description2)
    with gr.Accordion("Bize Katılın", open=False):
        gr.Markdown(join_us)
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            video_input = gr.Video()
            question_input = gr.Textbox(label="🙋🏻‍♂️Kullanıcı Sorusu", placeholder="Video hakkında bir soru sorun...")
            submit_button = gr.Button("🌋📹LLaVA-Video'ya Sor")
        output = gr.Textbox(label="🌋📹LLaVA-Video")
    
    submit_button.click(
        fn=gradio_interface,
        inputs=[video_input, question_input],
        outputs=output
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(show_error=True)