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人類通過視覺和語言感知世界。人工智能的一個長期目標是構建智能體，通過視覺和語言輸入來理解世界，并通過自然語言與人類交流。比如，在《幾行代碼加速 Stable Diffusion，使用 OpenVINO 輕松文生圖》中，我們介紹了利用OpenVINO 運行Stable Diffusion模型，快速實現文生圖應用。讓人人可以成為繪畫大師，利用AI隨心作畫。

隨著計算機視覺和自然語言處理領域的快速發展，視覺與語言的融合越來越受到研究人員的重視。在這個背景下，BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）作為一種創新的預訓練模型，引起了廣泛關注。該模型在大規模的圖像文本數據集上預訓練深度神經網絡模型，以提高下游視覺語言任務的性能，如圖像文本檢索、圖像字幕和視覺問答。通過聯合訓練圖像和文本數據，為視覺與語言的融合提供了強大的基礎。

BLIP 的預訓練過程涉及兩個關鍵組件：圖像編碼器和文本編碼器。圖像編碼器負責將輸入的圖像轉換為低維向量表示，而文本編碼器則將輸入的文本轉換為另一個低維向量表示。為了實現統一的視覺-語言預訓練，BLIP 采用了一種跨模態約束策略，即在預訓練階段，圖像編碼器和文本編碼器被設計成相互約束的。這樣的約束機制強制模型學習將視覺信息和語言信息進行對齊，從而使得模型在后續任務中能夠更好地處理視覺與語言之間的聯合信息。

除了視覺-語言理解任務，BLIP 還在視覺-語言生成任務中表現出色。在這個任務中，模型需要根據輸入的圖像和文本生成相關的描述或回答問題。BLIP 通過聯合訓練和引入了圖像-文本生成任務，使得模型具備了更強大的圖像描述和問題回答能力。這使得 BLIP 在圖像描述生成和視覺問答等任務上取得了優異的成績。

接下來，我們一起來看看如何在研揚科技（AAEON）的新品 UP Squared Pro 7000 Edge運行利用OpenVINO來優化加速BLIP的推理有哪些重點步驟吧。

作為研揚UP Squared Pro系列的第三代產品，Upsquared Pro 7000 系列 (up-shop.org) 透過高性能計算能力、升級的電路板設計和擴展的顯示接口，提供更大的開發潛力。作為該系列中首款采用Intel Core/Atom/N系列處理器（原 Alder Lake-N）的產品，UP Squared Pro 7000是首款配備板載LPDDR5內存的產品，提高了I/O的運行速度。此外，UP Squared Pro 7000 在圖像處理和顯示功能方面都有顯著提升，支持MIPI CSI照相機，并搭配Intel UHD顯卡，可同時進行三臺4K顯示器。

1.4倍以上CPU性能提升

UP Squared Pro 7000采用Intel Core/Atom/N-系列處理器，CPU性能是上一代的1.4倍。UP Squared Pro 7000擁有多達8個Gracemont內核，支持OpenVINO Toolkit，以及第12代Intel處理器的UHD顯卡，擁有強大的計算能力、優化的推理引擎和圖像處理功能，提供絕佳的智能解決方案。

同步支持3臺4K顯示器

UP Squared Pro 7000配備HDMI 2.0b、DP 1.2埠和透過USB Type-C的DP 1.4a，擁有出色的顯示接口。UP Squared Pro 7000整合了GPU和多重輸出，可以同步支持三個4K顯示器，非常適合用于數字廣告牌等視覺導向型的相關應用。

雙倍的高速系統內存

作為UP Squared Pro系列中第一塊配備板載LPDDR5系統內存的板卡，UP Squared Pro 7000搭載了16GB的系統內存，是上一代的兩倍。此外，快達4800MHz的內存速度讓用戶的帶寬和數據傳輸速度加倍，同時也更加省電。

全面的I/O升級

除了維持UP Squared Pro系列4" x 4"的緊湊外形之外，UP Squared Pro 7000 在電路板設計上更為精實。UP Squared Pro 7000配備了兩個2.5GbE、三個 USB 3.2和一個FPC 端口，可外接更多像是MIPI CSI 相機的外圍設備。將這些特色與板載 LPDDR5 及性能強大的CPU相結合，非常適合用于智慧工廠機器人方面的視覺解決方案。

注意：以下步驟中的所有代碼來自OpenVINO Notebooks開源倉庫中的233-blip-visual-language-processing notebook 代碼示例，您可以點擊以下鏈接直達源代碼。https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/main/notebooks/233-blip-visual-language-processing

第一步：安裝相應工具包、加載模型并轉換為OpenVINO IR格式

本次代碼示例需要首先安裝BLIP相應工具包。

1.!pipinstall"transformers>=4.26.0"
然后下載及加載相應的PyTorch模型。在本問中，您將使用可從Hugging Face下載的blip-vqa-base基本模型。同樣的操作也適用于BLIP系列中的其它模型。盡管該模型類是為執行問答而設計的，但其組件也可以用于圖像字幕。要開始使用該模型，需要使用from_pretrained方法實例化BlipForQuestionAnswering類。BlipProcessor是一個助手類，用于準備文本和視覺模態的輸入數據以及生成結果的后處理。 1.importsys2.importtime3.fromPILimportImage4.fromtransformersimportBlipProcessor,BlipForQuestionAnswering5.6.sys.path.append("../utils")7.fromnotebook_utilsimportdownload_file8.9.#Getmodelandprocessor10.processor=BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-vqa-base")11.model=BlipForQuestionAnswering.from_pretrained("Salesforce/blip-vqa-base")
接下來，我們看看如何將原始模型轉換為OpenVINO IR格式的模型，并利用OpenVINO進行相應的優化以及部署推理加速。

第二步：將模型轉換為OpenVINO IR格式

根據我們前面的介紹，BLIP模型包含視覺模型、文本編碼和文本解碼三個模型，因此我們需要分別將這三個模型轉換為OpenVINO IR格式。視覺模型的轉換操作比較常規，具體代碼可以參考我們的notebook，這里重點介紹一下文本編碼和文本解碼模型的轉換部分。

文本編碼器轉換：視覺問答任務使用文本編碼器來構建問題的嵌入表示。它采用經過分詞后的問題的input_ids，并輸出從視覺模型獲得的圖像嵌入和它們的注意力掩碼。根據問題文本的不同，標記化輸入后的標記數量可能不同。因此，為使用標記的模型輸入保留動態形狀，dynamic_axes參數負責在torch.onx.export中保留輸入的動態特定維度。代碼如下：

TEXT_ENCODER_OV=Path("blip_text_encoder.xml")TEXT_ENCODER_ONNX=TEXT_ENCODER_OV.with_suffix(".onnx")text_encoder=model.text_encodertext_encoder.eval()#ifopenvinomodeldoesnotexist,convertittoonnxandthentoIRifnotTEXT_ENCODER_OV.exists():ifnotTEXT_ENCODER_ONNX.exists():#prepareexampleinputsforONNXexportimage_embeds=vision_outputs[0]image_attention_mask=torch.ones(image_embeds.size()[:-1],dtype=torch.long)input_dict={"input_ids":inputs["input_ids"],"attention_mask":inputs["attention_mask"],"encoder_hidden_states":image_embeds,"encoder_attention_mask":image_attention_mask}#specifyvariablelengthaxesdynamic_axes={"input_ids":{1:"seq_len"},"attention_mask":{1:"seq_len"}}#exportPyTorchmodeltoONNXwithtorch.no_grad():torch.onnx.export(text_encoder,input_dict,TEXT_ENCODER_ONNX,input_names=list(input_dict),dynamic_axes=dynamic_axes)#convertONNXmodeltoIRusingmodelconversionPythonAPI,usecompress_to_fp16=TrueforcompressingmodelweightstoFP16precisionov_text_encoder=mo.convert_model(TEXT_ENCODER_ONNX,compress_to_fp16=True)#savemodelondiskfornextusagesserialize(ov_text_encoder,str(TEXT_ENCODER_OV))print(f"Textencodersuccessfulyconvertedandsavedto{TEXT_ENCODER_OV}")else:print(f"Textencoderwillbeloadedfrom{TEXT_ENCODER_OV}")

文本解碼器轉換：文本解碼器負責使用圖像（以及問題，如果需要的話）的表示來生成模型輸出（問題的答案或標題）的分詞token序列。生成方法基于這樣的假設，即單詞序列的概率分布可以分解為下一個單詞條件分布的乘積。換言之，模型預測由先前生成的token引導循環生成下一個token，直到達到停止生成的條件（生成達到最大長度序列或獲得的字符串結束的token）。在預測概率之上選擇下一個token的方式由所選擇的解碼方法來驅動。與文本編碼器類似，文本解碼器可以處理不同長度的輸入序列，并且需要保留動態輸入形狀。這部分特殊的處理可由如下代碼完成：

1.text_decoder=model.text_decoder2.text_decoder.eval()3.4.TEXT_DECODER_OV=Path("blip_text_decoder.xml")5.TEXT_DECODER_ONNX=TEXT_DECODER_OV.with_suffix(".onnx")6.7.#prepareexampleinputsforONNXexport8.input_ids=torch.tensor([[30522]])#beginofsequencetokenid9.attention_mask=torch.tensor([[1]])#attentionmaskforinput_ids10.encoder_hidden_states=torch.rand((1,10,768))#encoderlasthiddenstatefromtext_encoder11.encoder_attention_mask=torch.ones((1,10),dtype=torch.long)#attentionmaskforencoderhiddenstates12.13.input_dict={"input_ids":input_ids,"attention_mask":attention_mask,"encoder_hidden_states":encoder_hidden_states,"encoder_attention_mask":encoder_attention_mask}14.#specifyvariablelengthaxes15.dynamic_axes={"input_ids":{1:"seq_len"},"attention_mask":{1:"seq_len"},"encoder_hidden_states":{1:"enc_seq_len"},"encoder_attention_mask":{1:"enc_seq_len"}}16.17.#specifyoutputnames,logitsismainoutputofmodel18.output_names=["logits"]19.20.#pastkeyvaluesoutputsareoutputforcachingmodelhiddenstate21.past_key_values_outs=[]22.text_decoder_outs=text_decoder(**input_dict)23.foridx,_inenumerate(text_decoder_outs["past_key_values"]):24.past_key_values_outs.extend([f"out_past_key_value.{idx}.key",f"out_past_key_value.{idx}.value"])
接下來，對于文本解碼器的轉換，還有來自前一步驟的隱藏狀態的額外輸入。與輸出類似，在模型導出為ONNX格式后，它們將被展平。需要使用新的輸入層更新dynamic_axies和input_names。因此，其后面的轉換過程與前面的文本編碼器的轉換過程類似，在本文中不再贅述。

第三步：運行OpenVINO 推理

如前所述，在這里我們將主要展示BLIP進行視覺問答以及圖像字幕的流水線如何搭建、以及如何運行OpenVINO來進行推理的情況。

圖像字幕

視覺模型接受BlipProcessor預處理的圖像作為輸入，并生成圖像嵌入，這些圖像嵌入直接傳遞給文本解碼器以生成字幕標記。生成完成后，分詞tokenizer的輸出序列被提供給BlipProcessor，用于使用tokenizer解碼為文本。

定義OVBLIPModel類：

classOVBlipModel:"""ModelclassforinferenceBLIPmodelwithOpenVINO"""def__init__(self,config,decoder_start_token_id:int,vision_model,text_encoder,text_decoder):"""Initializationclassparameters"""self.vision_model=vision_modelself.vision_model_out=vision_model.output(0)self.text_encoder=text_encoderself.text_encoder_out=text_encoder.output(0)self.text_decoder=text_decoderself.config=configself.decoder_start_token_id=decoder_start_token_idself.decoder_input_ids=config.text_config.bos_token_id定義圖像字幕函數如下，defgenerate_caption(self,pixel_values:torch.Tensor,input_ids:torch.Tensor=None,attention_mask:torch.Tensor=None,**generate_kwargs):"""ImageCaptioningpredictionParameters:pixel_values(torch.Tensor):preprocessedimagepixelvaluesinput_ids(torch.Tensor,*optional*,None):pregeneratedcaptiontokenidsaftertokenization,ifprovidedcaptiongenerationcontinueprovidedtextattention_mask(torch.Tensor):attentionmaskforcaptiontokens,usedonlyifinput_idsprovidedRetruns:generationoutput(torch.Tensor):tensorwhichrepresentssequenceofgeneratedcaptiontokenids"""batch_size=pixel_values.shape[0]image_embeds=self.vision_model(pixel_values.detach().numpy())[self.vision_model_out]image_attention_mask=torch.ones(image_embeds.shape[:-1],dtype=torch.long)ifisinstance(input_ids,list):input_ids=torch.LongTensor(input_ids)elifinput_idsisNone:input_ids=(torch.LongTensor([[self.config.text_config.bos_token_id,self.config.text_config.eos_token_id]]).repeat(batch_size,1))input_ids[:,0]=self.config.text_config.bos_token_idattention_mask=attention_mask[:,:-1]ifattention_maskisnotNoneelseNoneoutputs=self.text_decoder.generate(input_ids=input_ids[:,:-1],eos_token_id=self.config.text_config.sep_token_id,pad_token_id=self.config.text_config.pad_token_id,attention_mask=attention_mask,encoder_hidden_states=torch.from_numpy(image_embeds),encoder_attention_mask=image_attention_mask,**generate_kwargs,)returnoutputs

視覺問答

視覺回答的流水線看起來很相似，但有額外的問題處理。在這種情況下，由BlipProcessor標記的圖像嵌入和問題被提供給文本編碼器，然后多模態問題嵌入被傳遞給文本解碼器以執行答案的生成。
在OVBLIPModel類內部同理可定義視覺問答函數如下：defgenerate_answer(self,pixel_values:torch.Tensor,input_ids:torch.Tensor,attention_mask:torch.Tensor,**generate_kwargs):"""VisualQuestionAnsweringpredictionParameters:pixel_values(torch.Tensor):preprocessedimagepixelvaluesinput_ids(torch.Tensor):questiontokenidsaftertokenizationattention_mask(torch.Tensor):attentionmaskforquestiontokensRetruns:generationoutput(torch.Tensor):tensorwhichrepresentssequenceofgeneratedanswertokenids"""image_embed=self.vision_model(pixel_values.detach().numpy())[self.vision_model_out]image_attention_mask=np.ones(image_embed.shape[:-1],dtype=int)ifisinstance(input_ids,list):input_ids=torch.LongTensor(input_ids)question_embeds=self.text_encoder([input_ids.detach().numpy(),attention_mask.detach().numpy(),image_embed,image_attention_mask])[self.text_encoder_out]question_attention_mask=np.ones(question_embeds.shape[:-1],dtype=int)bos_ids=np.full((question_embeds.shape[0],1),fill_value=self.decoder_start_token_id)outputs=self.text_decoder.generate(input_ids=torch.from_numpy(bos_ids),eos_token_id=self.config.text_config.sep_token_id,pad_token_id=self.config.text_config.pad_token_id,encoder_hidden_states=torch.from_numpy(question_embeds),encoder_attention_mask=torch.from_numpy(question_attention_mask),**generate_kwargs,)returnoutputs·初始化OpenVINO運行時并運行推理初始化OpenVINOCore對象，選擇推理設備，并加載、編譯模型#createOpenVINOCoreobjectinstancecore=Core()importipywidgetsaswidgetsdevice=widgets.Dropdown(options=core.available_devices+["AUTO"],value='AUTO',description='Device:',disabled=False,)device#loadmodelsondeviceov_vision_model=core.compile_model(VISION_MODEL_OV,device.value)ov_text_encoder=core.compile_model(TEXT_ENCODER_OV,device.value)ov_text_decoder=core.compile_model(TEXT_DECODER_OV,device.value)ov_text_decoder_with_past=core.compile_model(TEXT_DECODER_WITH_PAST_OV,device.value)

運行圖像字幕推理

out=ov_model.generate_caption(inputs["pixel_values"],max_length=20)caption=processor.decode(out[0],skip_special_tokens=True)fig=visualize_results(raw_image,caption)
運行效果如下圖所示：

運行視覺問答推理

start=time.perf_counter()out=ov_model.generate_answer(**inputs,max_length=20)end=time.perf_counter()-startanswer=processor.decode(out[0],skip_special_tokens=True)fig=visualize_results(raw_image,answer,question)
小結 整個的步驟就是這樣！現在就開始跟著我們提供的代碼和步驟，動手試試用Open VINO和BLIP吧。
關于英特爾OpenVINOTM開源工具套件的詳細資料，包括其中我們提供的三百多個經驗證并優化的預訓練模型的詳細資料。除此之外，為了方便大家了解并快速掌握OpenVINOTM的使用，我們還提供了一系列開源的Jupyter notebook demo。運行這些notebook，就能快速了解在不同場景下如何利用OpenVINOTM實現一系列、包括計算機視覺、語音及自然語言處理任務。OpenVINOTM notebooks的資源可以在GitHub這里下載安裝。

# 研揚科技簡介

研揚科技成立于1992年，是工業物聯網和人工智能邊緣解決方案的領先設計商和制造商之一。以不斷創新為核心價值觀，研揚科技為市場帶來可靠、高質量的計算平臺，包括工業主板和系統、強固式平板電腦、嵌入式人工智能系統、uCPE網絡設備以及LoRaWAN/WWAN解決方案。研揚科技還帶來行業領先的經驗和知識，以在全球范圍內提供OEM/ODM服務。此外，研揚科技與諸多城市和政府緊密合作，開發和部署智能城市生態系統，提供個性化平臺和端到端解決方案。研揚科技與頂級芯片設計商緊密合作，提供穩定、可靠的平臺，并被認可為Intel物聯網解決方案聯盟的鈦金級成員。欲了解更多研揚科技的產品線和服務，請訪問www.aaeon.com。

審核編輯：湯梓紅

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