क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स: एआई मोडलिटीज़ को जोड़ने वाला पुल

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image

# प्री-ट्रेन्ड CLIP मॉडल लोड करें
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# इनपुट्स तैयार करें
image = Image.open("example.jpg")
texts = ["एक बिल्ली की फोटो", "एक कुत्ते की फोटो", "एक पक्षी की फोटो"]

# प्रोसेस और एम्बेडिंग्स प्राप्त करें
inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True)

# क्रॉस-मोडल समानता स्कोर प्राप्त करें
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)

print(f"प्रायिकताएं: {probs}")

import open_clip

model, _, preprocess = open_clip.create_model_and_transforms(
    'ViT-L-14',
    pretrained='laion2b_s32b_b82k'
)
tokenizer = open_clip.get_tokenizer('ViT-L-14')

import numpy as np
from typing import List, Tuple
import faiss
from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor

class CrossModalSearchEngine:
    def __init__(self, model_name: str = "openai/clip-vit-base-patch32"):
        self.model = CLIPModel.from_pretrained(model_name)
        self.processor = CLIPProcessor.from_pretrained(model_name)
        self.image_index = None
        self.image_metadata = []

    def encode_images(self, images: List) -> np.ndarray:
        """छवियों को एम्बेडिंग्स में एन्कोड करें"""
        inputs = self.processor(images=images, return_tensors="pt", padding=True)
        with torch.no_grad():
            embeddings = self.model.get_image_features(**inputs)
        return embeddings.cpu().numpy()

    def encode_text(self, texts: List[str]) -> np.ndarray:
        """टेक्स्ट क्वेरीज को एम्बेडिंग्स में एन्कोड करें"""
        inputs = self.processor(text=texts, return_tensors="pt", padding=True)
        with torch.no_grad():
            embeddings = self.model.get_text_features(**inputs)
        return embeddings.cpu().numpy()

    def build_index(self, image_embeddings: np.ndarray):
        """समानता खोज के लिए कुशल FAISS इंडेक्स बनाएं"""
        dimension = image_embeddings.shape[1]

        # कोसाइन समानता के लिए एम्बेडिंग्स को नॉर्मलाइज़ करें
        faiss.normalize_L2(image_embeddings)

        # इंडेक्स बनाएं (बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट के लिए HNSW का उपयोग करें)
        self.image_index = faiss.IndexHNSWFlat(dimension, 32)
        self.image_index.hnsw.efConstruction = 40
        self.image_index.add(image_embeddings)

    def search(self, query: str, k: int = 10) -> List[Tuple[int, float]]:
        """टेक्स्ट क्वेरी का उपयोग करके छवियों की खोज करें"""
        query_embedding = self.encode_text([query])
        faiss.normalize_L2(query_embedding)

        distances, indices = self.image_index.search(query_embedding, k)
        return list(zip(indices[0], distances[0]))

# उपयोग उदाहरण
engine = CrossModalSearchEngine()

# छवि संग्रह से इंडेक्स बनाएं
image_embeddings = engine.encode_images(image_collection)
engine.build_index(image_embeddings)

# टेक्स्ट के साथ खोज करें
results = engine.search("पर्वतों पर सूर्यास्त", k=5)

from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor, AdamW
import torch.nn as nn

class FineTuneCLIP:
    def __init__(self, model_name: str, num_epochs: int = 10):
        self.model = CLIPModel.from_pretrained(model_name)
        self.processor = CLIPProcessor.from_pretrained(model_name)
        self.num_epochs = num_epochs

    def contrastive_loss(self, image_embeddings, text_embeddings, temperature=0.07):
        """InfoNCE कॉन्ट्रास्टिव लॉस कंप्यूट करें"""
        # एम्बेडिंग्स को नॉर्मलाइज़ करें
        image_embeddings = nn.functional.normalize(image_embeddings, dim=1)
        text_embeddings = nn.functional.normalize(text_embeddings, dim=1)

        # समानता मैट्रिक्स कंप्यूट करें
        logits = torch.matmul(image_embeddings, text_embeddings.T) / temperature

        # लेबल डायगोनल (मिलान वाले जोड़े) हैं
        labels = torch.arange(len(logits), device=logits.device)

        # सिमेट्रिक लॉस
        loss_i = nn.functional.cross_entropy(logits, labels)
        loss_t = nn.functional.cross_entropy(logits.T, labels)

        return (loss_i + loss_t) / 2

    def train(self, dataloader, learning_rate=5e-6):
        """डोमेन-स्पेसिफिक डेटा पर फाइन-ट्यून करें"""
        optimizer = AdamW(self.model.parameters(), lr=learning_rate)

        self.model.train()
        for epoch in range(self.num_epochs):
            total_loss = 0
            for batch in dataloader:
                images, texts = batch['images'], batch['texts']

                # इनपुट्स प्रोसेस करें
                inputs = self.processor(
                    text=texts,
                    images=images,
                    return_tensors="pt",
                    padding=True
                )

                # फॉरवर्ड पास
                outputs = self.model(**inputs, return_loss=True)
                loss = outputs.loss

                # बैकवर्ड पास
                optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                optimizer.step()

                total_loss += loss.item()

            avg_loss = total_loss / len(dataloader)
            print(f"इपोक {epoch+1}/{self.num_epochs}, लॉस: {avg_loss:.4f}")

import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic

# CPU इन्फरेंस के लिए डायनामिक क्वांटाइजेशन
quantized_model = quantize_dynamic(
    model,
    {torch.nn.Linear},
    dtype=torch.qint8
)

import torch.onnx

dummy_input = processor(text=["sample"], return_tensors="pt")
torch.onnx.export(
    model,
    tuple(dummy_input.values()),
    "clip_model.onnx",
    input_names=['input_ids', 'attention_mask'],
    output_names=['output'],
    dynamic_axes={
        'input_ids': {0: 'batch_size'},
        'attention_mask': {0: 'batch_size'}
    }
)

def batch_encode(items: List, batch_size: int = 32):
    """प्रदर्शन के लिए आइटम्स को बैच में प्रोसेस करें"""
    embeddings = []
    for i in range(0, len(items), batch_size):
        batch = items[i:i+batch_size]
        batch_embeddings = encode_batch(batch)
        embeddings.append(batch_embeddings)
    return np.concatenate(embeddings, axis=0)

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# स्कीमा परिभाषित करें
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=512),
    FieldSchema(name="metadata", dtype=DataType.JSON)
]
schema = CollectionSchema(fields, description="Image embeddings")

# कलेक्शन बनाएं
collection = Collection("images", schema)

# इंडेक्स बनाएं
index_params = {
    "metric_type": "IP",  # इनर प्रोडक्ट (कोसाइन समानता)
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "params": {"nlist": 1024}
}
collection.create_index("embedding", index_params)

def zero_shot_classify(image, candidate_labels: List[str], model, processor):
    """इमेज को अर्जुन श्रेणियों में वर्गीकृत करें"""
    # टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स बनाएं
    text_inputs = [f"a photo of a {label}" for label in candidate_labels]

    # एम्बेडिंग्स प्राप्त करें
    inputs = processor(
        text=text_inputs,
        images=image,
        return_tensors="pt",
        padding=True
    )
    outputs = model(**inputs)

    # प्रोबेबिलिटीज कंप्यूट करें
    logits = outputs.logits_per_image
    probs = logits.softmax(dim=1)

    # रैंकेड प्रेडिक्शंस वापस करें
    sorted_indices = probs.argsort(descending=True)[0]
    return [(candidate_labels[idx], probs[0][idx].item()) for idx in sorted_indices]

# उदाहरण उपयोग
labels = ["cat", "dog", "bird", "fish", "horse"]
predictions = zero_shot_classify(image, labels, model, processor)
print(f"टॉप प्रेडिक्शन: {predictions[0]}")

class MultimodalRAG:
    def __init__(self, clip_model, llm_model):
        self.clip = clip_model
        self.llm = llm_model
        self.knowledge_base = []

    def add_documents(self, images, texts, metadata):
        """ज्ञान आधार में मल्टीमोडल दस्तावेज़ जोड़ें"""
        image_embeds = self.clip.encode_images(images)
        text_embeds = self.clip.encode_text(texts)

        # संयुक्त जानकारी संग्रहित करें
        for i, (img_emb, txt_emb, meta) in enumerate(
            zip(image_embeds, text_embeds, metadata)
        ):
            self.knowledge_base.append({
                'image_embedding': img_emb,
                'text_embedding': txt_emb,
                'metadata': meta,
                'index': i
            })

    def retrieve(self, query: str, k: int = 5):
        """प्रासंगिक मल्टीमोडल सामग्री प्राप्त करें"""
        query_embedding = self.clip.encode_text([query])[0]

        # समानताएं कंप्यूट करें
        similarities = []
        for doc in self.knowledge_base:
            # मोडलिटीज के माध्यम से औसत समानता
            img_sim = np.dot(query_embedding, doc['image_embedding'])
            txt_sim = np.dot(query_embedding, doc['text_embedding'])
            combined_sim = (img_sim + txt_sim) / 2
            similarities.append((combined_sim, doc))

        # टॉप-k वापस करें
        similarities.sort(reverse=True)
        return [doc for _, doc in similarities[:k]]

    def answer_query(self, query: str):
        """प्राप्त मल्टीमोडल संदर्भ का उपयोग करके प्रश्न का उत्तर दें"""
        retrieved_docs = self.retrieve(query)

        # प्राप्त दस्तावेज़ों से संदर्भ बनाएं
        context = "\n".join([doc['metadata']['text'] for doc in retrieved_docs])

        # LLM के साथ उत्तर जनरेट करें
        prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}\n\nAnswer:"
        answer = self.llm.generate(prompt)

        return answer, retrieved_docs

class ContentModerator:
    def __init__(self, model, processor):
        self.model = model
        self.processor = processor

        # सुरक्षा श्रेणियां परिभाषित करें
        self.unsafe_categories = [
            "violent content",
            "adult content",
            "hateful imagery",
            "graphic violence",
            "explicit material"
        ]

        self.safe_categories = [
            "safe for work",
            "family friendly",
            "educational content"
        ]

    def moderate_image(self, image, threshold: float = 0.3):
        """चेक करें कि इमेज में असुरक्षित सामग्री है या नहीं"""
        # सभी श्रेणियों को मिलाएं
        all_categories = self.unsafe_categories + self.safe_categories
        text_inputs = [f"image containing {cat}" for cat in all_categories]

        # प्रेडिक्शंस प्राप्त करें
        inputs = self.processor(
            text=text_inputs,
            images=image,
            return_tensors="pt"
        )
        outputs = self.model(**inputs)
        probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1)[0]

        # असुरक्षित श्रेणियों की जांच करें
        unsafe_scores = probs[:len(self.unsafe_categories)]
        max_unsafe_score = unsafe_scores.max().item()

        return {
            'is_safe': max_unsafe_score < threshold,
            'confidence': 1 - max_unsafe_score,
            'flagged_categories': [
                self.unsafe_categories[i]
                for i, score in enumerate(unsafe_scores)
                if score > threshold
            ]
        }

from torchvision import transforms

# स्टैंडर्ड CLIP प्रीप्रोसेसिंग
clip_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224, interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073],
        std=[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]
    )
])

def assess_embedding_quality(embeddings: np.ndarray):
    """एम्बेडिंग गुणवत्ता के लिए मेट्रिक्स कंप्यूट करें"""
    # औसत युग्मित दूरी कंप्यूट करें
    distances = np.linalg.norm(
        embeddings[:, None] - embeddings[None, :],
        axis=2
    )
    avg_distance = distances.mean()

    # क्लस्टरिंग की जांच करें (कम इंट्रा-क्लस्टर दूरी)
    from sklearn.cluster import KMeans
    kmeans = KMeans(n_clusters=10)
    labels = kmeans.fit_predict(embeddings)

    # सिल्हुएट स्कोर कंप्यूट करें
    from sklearn.metrics import silhouette_score
    score = silhouette_score(embeddings, labels)

    return {
        'avg_pairwise_distance': avg_distance,
        'silhouette_score': score
    }

FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04

# Python और डिपेंडेंसियों का इंस्टॉलेशन
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip

WORKDIR /app

# रिक्वायरेमेंट्स का इंस्टॉलेशन
COPY requirements.txt .
RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt

# एप्लिकेशन कोड को कॉपी करें
COPY . .

# API पोर्ट को एक्सपोज करें
EXPOSE 8000

# API सर्वर को रन करें
CMD ["uvicorn", "api:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

# api.py - क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स के लिए FastAPI सर्वर
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModel
import torch
from PIL import Image
import io

app = FastAPI()

# स्टार्टअप पर मॉडल लोड करें
@app.on_event("startup")
async def load_model():
    global model, processor
    model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
    processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
    if torch.cuda.is_available():
        model = model.cuda()

class TextQuery(BaseModel):
    text: str

@app.post("/embed/text")
async def embed_text(query: TextQuery):
    inputs = processor(text=[query.text], return_tensors="pt", padding=True)
    if torch.cuda.is_available():
        inputs = {k: v.cuda() for k, v in inputs.items()}

    with torch.no_grad():
        embeddings = model.get_text_features(**inputs)

    return {"embedding": embeddings.cpu().numpy().tolist()}

@app.post("/embed/image")
async def embed_image(file: UploadFile = File(...)):
    image = Image.open(io.BytesIO(await file.read()))
    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
    if torch.cuda.is_available():
        inputs = {k: v.cuda() for k, v in inputs.items()}

    with torch.no_grad():
        embeddings = model.get_image_features(**inputs)

    return {"embedding": embeddings.cpu().numpy().tolist()}

@app.post("/similarity")
async def compute_similarity(
    text: TextQuery,
    file: UploadFile = File(...)
):
    # दोनों एम्बेडिंग्स प्राप्त करें
    image = Image.open(io.BytesIO(await file.read()))
    inputs = processor(text=[text.text], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

    if torch.cuda.is_available():
        inputs = {k: v.cuda() for k, v in inputs.items()}

    outputs = model(**inputs)
    similarity = outputs.logits_per_image[0][0].item()

    return {"similarity": similarity}