Как можно загрузить изображение в LM Studio с помощью программного кода? 

Привет! Я использую две модели со зрением в Lm Studio - LLava и Gemma, и обе работают корректно. Я делаю JSON-запрос на сервер Lm Studio, текст при этом проходит без проблем, и обе модельки отвечают адекватно. Однако, когда я вставляю в запрос изображение, перекодированное в base64, ответы становятся бессмысленными. Если пробую использовать текст в сочетании со ссылкой на интернет-картинку, результаты также не соответствуют ожиданиям: модель сообщает, что хочет рассмотреть картинку, повторяет ссылку, но описание оказывается неадекватным. При этом та же картинка распознаётся отлично в чатике. Я делал запросы на C#, а потом попробовал пример из документации на Python, но там возникла ошибка, и модели не ответили. Как мне можно решить эту проблему?
  • 24 марта 2025 г. 7:24
Ответы на вопрос 2 
Отправка изображений в LM Studio через JSON-запрос может быть вызовом, поскольку каждая модель может иметь свои требования к формату данных. Вот несколько советов и примеров, которые могут помочь вам правильно загрузить изображение.

### 1. Формат изображения

Убедитесь, что изображение корректно закодировано в base64. Вы можете воспользоваться библиотеками для Python, такими как `base64`, для выполнения этого шага.

```python
import base64

def encode_image_to_base64(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
```

Используйте этот код, чтобы закодировать изображение перед отправкой.

### 2. Подготовка JSON-запроса

Убедитесь, что вы правильно формируете JSON-запрос. Обычно это выглядит так:

```python
import json
import requests

image_path = 'path_to_your_image.jpg'
encoded_image = encode_image_to_base64(image_path)

payload = {
    "text": "Ваш текст запроса",  # если вы хотите использовать текст
    "image": encoded_image         # добавьте закодированное изображение
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"  # если требуется токен авторизации
}

response = requests.post('URL_TO_LM_STUDIO', headers=headers, data=json.dumps(payload))

# Проверка ответа
print(response.json())
```

### 3. Ошибки и отладка

Если вы получаете ошибки, важно уточнить:

- Какова структура и тип ответа, который вы ожидали?
- Какова форма ошибки? Содержит ли она какой-то код ошибки или сообщение, указывающее на неправильный формат данных?

### 4. Отладка на стороне сервера

Если результаты всё ещё неадекватны:

- Проверьте, есть ли возможность отладить запрос на сервере. Может быть, есть логи или дебаггинг, который поможет выявить проблемы.
- Попробуйте обратиться в документацию LM Studio или сообщество, чтобы понять, есть ли известные ограничения на тип изображений или на их размер.

### 5. Попробуйте разные размеры изображений

Если изображение слишком велико, это может привести к проблемам. Попробуйте уменьшить размер изображения или изменить его формат (например, использовать JPEG вместо PNG).

Важным моментом является то, что каждая модель может иметь свои ограничения и предпочтения, поэтому, если одни шаги не работают, старайтесь экспериментировать с различными параметрами, формами данных и форматами изображений.
LM studio использует llama.cpp, документацию смотреть тут
Похожие вопросы
    Показать ещё