Aqui está um modelo básico de README para o seu repositório, com uma explicação sobre o funcionamento do modelo LLaVa-NeXT e como rodar o teste no Colab, além da implementação da API em Flask:

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LLaVa-NeXT-Video Demo

Este repositório contém uma demonstração do modelo LLaVa-NeXT-Video, que é um modelo multimodal de linguagem e visão. Ele permite a interação com vídeos e imagens para responder a perguntas baseadas nesses conteúdos. O repositório inclui:

• Testes no Colab: Um ambiente de teste no Google Colab para experimentar o modelo LLaVa-NeXT-Video de maneira rápida.
• Implementação da API: Uma API em FastAPI que permite enviar vídeos e perguntas e obter respostas geradas pelo modelo.

Como usar

1. Testando no Colab

Para testar o modelo em Google Colab, siga os seguintes passos:

• Acesse o notebook no Colab e execute as células que carregam o modelo.
• Carregue um vídeo e faça uma pergunta para o modelo.
• O modelo irá processar o vídeo e gerar uma resposta com base no conteúdo.

2. API em FastAPI

Este repositório inclui uma API simples usando FastAPI que permite enviar vídeos e perguntas para o modelo, e ele retorna uma resposta gerada.

Como rodar a API:

1. Instalar dependências: Para rodar a API, primeiro instale as dependências necessárias:

   pip install -r requirements.txt

2. Executar o servidor FastAPI:

   Execute o arquivo app.py para rodar o servidor local:

   uvicorn app:app --host 192.168.0.54 --port 8000

   Isso iniciará o servidor na URL http://192.168.0.54:8000.

Endpoints da API:

• POST /process_video/: Envia um vídeo e uma pergunta, e o modelo gera uma resposta com base no conteúdo do vídeo.

  Parâmetros:

  • question: Pergunta que você deseja que o modelo responda.
  • video: Arquivo de vídeo (formato mp4 ou outros formatos compatíveis).

  Exemplo de requisição:

  Usando Postman ou outro cliente de API, envie uma requisição POST com os seguintes parâmetros:

  • question: "O que acontece no vídeo?"
  • video: Arquivo de vídeo.

  A resposta será um JSON contendo o texto gerado pelo modelo:

  {
    "generated_text": "O modelo irá fornecer a resposta gerada com base no conteúdo do vídeo."
  }

Estrutura do código

A API em FastAPI utiliza o seguinte fluxo para gerar as respostas:

1. Carregamento do modelo: O modelo LLaVaNextVideoForConditionalGeneration e o processador LlavaNextVideoProcessor são carregados a partir do Hugging Face Model Hub.
2. Processamento de vídeo: O vídeo é lido e amostrado em 8 quadros usando a biblioteca PyAV.
3. Criação de prompt: A pergunta do usuário e os quadros do vídeo são passados para o modelo como entrada.
4. Geração de resposta: O modelo gera uma resposta baseada na entrada e retorna a resposta como texto.