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模块化：使用雪花嵌入和MAX引擎进行多模态搜索
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原文英文，约3000词，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文介绍了使用MAX Engine进行多模态语义搜索的方法，结合文本和视觉数据进行推理优化。作者使用了snowflake-arctic-embed-m和MobileNetV2模型，通过训练和对比损失函数将图像和文本嵌入映射到共享空间。同时，作者展示了如何将模型转换为TorchScript，并使用MAX Engine进行推理。最后，作者通过计算余弦相似度矩阵并可视化展示了测试数据集中图像-标题对与真实标题的相似度。
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关键要点
- 本文介绍了使用MAX Engine进行多模态语义搜索的方法，结合文本和视觉数据进行推理优化。
- 作者使用了snowflake-arctic-embed-m和MobileNetV2模型，通过训练和对比损失函数将图像和文本嵌入映射到共享空间。
- 展示了如何将模型转换为TorchScript，并使用MAX Engine进行推理。
- 计算余弦相似度矩阵并可视化展示了测试数据集中图像-标题对与真实标题的相似度。
- Flickr30k数据集包含31,000张图像，每张图像配有五个由人工注释者提供的标题。
- 数据集分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、调优和评估。
- 使用fiftyone Python包进行数据集的可视化和交互。
- 构建的多模态模型包括文本嵌入、图像嵌入和自定义多模态模型。
- 使用对比损失函数来区分相似和不相似的数据对，确保相似项在嵌入空间中靠近。
- 训练过程简单，运行五个周期以快速验证模型架构和初始性能。
- 将模型转换为TorchScript格式以便于在MAX Engine中使用。
- 使用MAX Engine优化模型以实现快速推理。
- 生成图像和标题的嵌入，并计算相似度矩阵以评估和可视化图像与文本嵌入之间的对齐和相关性。
- 通过可视化展示每张图像的前五个最相关的标题，评估模型的性能。
- 建议下一步尝试不同的图像和文本嵌入，修改模型架构并进行超参数调优。
- 强调了多模态系统在理解复杂数据集中的潜力，以及持续改进和测试的重要性。
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