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10月17日#xff0c;以“生成未来#xff08;PROMPT THE WORLD#xff09;”为主题的百度世界2023将在北京首钢园举办。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏将带来以“手把手教你做AI原生应用”… 文章目录 ⭐ 前言⭐ 灵感来源⭐ 项目准备⭐ 项目实现⭐ 不足与展望 ⭐ 前言
10月17日以“生成未来PROMPT THE WORLD”为主题的百度世界2023将在北京首钢园举办。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏将带来以“手把手教你做AI原生应用”为题的一小时演讲。关于大模型、AI原生应用的最新进展也将悉数亮相。 这是百度世界四年来首次回归线下举办除多场主题论坛外还带来近50项AI科技展包括Prompt胶囊墙、AI全息数字人等为参会者带来沉浸式AI体验。
⭐ 灵感来源
百度智能云千帆大模型平台是一站式企业级大模型平台提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链。具有丰富的产品功能、多样的交付方案与服务、全面领先的平台功能、内置丰富优质的大模型能力、预置典型的应用范式。例如训练与推理性能方面MLPerf榜单训练性能世界领先千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升。 10月1放假期间使用手机的频率有点高导致视力下降打算去眼镜店重新配个眼镜。可能是学生放假的缘故眼镜店的人还真不少就连测视力都排起了长龙。想到百度AI提供的人体分析技术做一款【智能视力表】应用的想法油然而生。 准备的图片如下 3Three代表左4Four代表右上Thumb_up就是上下Thumb_down就是下。以下就以动作代表的含义来描述。括号中的英文就是最终应用根据手势识别出的文字信息。 创意步骤
将视力表中的“E”从上到下分好组提前录入应用打开智能视力表将手机固定到眼睛50cm的正前方“上”代表左眼视力开始“下”代表右眼视力开始开始之后应用会按“E”从小到大的顺序来弹出人做出上下左右的手势应用识别之后给出是否正确的答案如果正确就会给出同组的另一个“E”,连着两个回答正确才会通过然后提示换另一只眼睛如果连续的三次中有两个回答错误就会弹出大一点的“E”直到通过。两只眼睛测试完毕之后给出最终的结果。
⭐ 项目准备
废话不多说搭建来一波。我用的是Python环境学过Python的同学应该都会搭建环境了没学过的同学可以自行百度安装此处不是本文重点。
(1)安装千帆SDK
pip install qianfan
注意目前支持 Python 3.7版本。(2)调用千帆SDK 步骤一创建应用获取应用API Key(AK) 和 Secret Key(SK)。 步骤二初始化AK 和 SK。 步骤三调用SDK。
(3)视力表图片准备
如图准备了几张示例照片大家可以找专业的美工来定制不同的图片。 ⭐ 项目实现
图片处理 模拟图片分组将图片按照不同的视力数值分组
image_map OrderedDict()
image_map[4.1] [4.1上.jpg, 4.1左.jpg]
image_map[5.1] [5.1上.jpg, 5.1下.jpg, 5.1左.jpg, 5.1右.jpg]然后从最后一个索引开始随机弹出照片“5.1上.jpg” 代码如下
def get_picture(image_map):index len(image_map.items())key list(image_map.keys())[index-1]value list(image_map.values())[index-1]image random.choice(value)return key,image创建应用 打开人体分析页面创建“智能视力表”应用获取应用API Key(AK) 和 Secret Key(SK)。 获取签名 通过应用的API_KEY和SECRET_KEY 获取应用的 access_token
def get_access_token():url https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/tokenparams {grant_type: client_credentials, client_id: API_KEY, client_secret: SECRET_KEY}return str(requests.post(url, paramsparams).json().get(access_token))手势识别 我们看到应用随机出现的“E”之后用手势来表示看到的“E”开口方向 应用首先要获取到图片对应的base64编码
def get_file_content_as_base64(path, urlencodedFalse):with open(path, rb) as f:content base64.b64encode(f.read()).decode(utf8)if urlencoded:content urllib.parse.quote_plus(content)return content根据获取的 access_token 调用手势识别接口获取手势的意义。
def gesture():url https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/gesture?access_token get_access_token()payload get_file_content_as_base64(下.jpg,True)headers {Content-Type: application/x-www-form-urlencoded,Accept: application/json}response requests.request(POST, url, headersheaders, datapayload)print(response.text)得到的调试结果如下
{result: [{classname: Thumb_up,top: 175,left: 158,probability: 0.5745857357978821,width: 397,height: 536}],result_num: 1,log_id: 1711926132646834128
}将result中的classname取出与最早定义好的“上Thumb_up”对比来判断对错就可以了。
⭐ 不足与展望
我上边只是将创意进行了简单的实现里边还有些许不完美的地方比如视力表图片的制作视力表图片的录入判断连续几次成功或者失败的逻辑等都是可以继续优化的地方。希望在不久的将来我可以用上相关厂家提供的【智能视力表】。作为参会者我非常期待在百度世界大会上看到最新的人工智能技术希望AI科技展的AI全息数字人能带给我不一样的震撼与体验。同时也非常期待百度世界大会后将会有更多的AI原生应用涌现。最后祝百度世界大会圆满成功。
