大家好，我是何三，80后老猿，独立开发者

一、Proxy-Lite模型概述

Proxy-Lite是由团队推出的3B参数视觉语言模型（VLM），专为网页自动化任务设计，能在极低计算资源下实现高效操作（如搜索、点击、表单填写），性能接近大参数模型。其核心优势在于：
1. 轻量化架构：通过模型压缩技术（如量化、剪枝）降低资源占用，适合边缘设备部署。
2. 端到端自动化：支持从视觉感知（识别按钮、输入框）到动作执行（点击、输入）的全流程自动化。
3. 跨平台兼容：可适配移动端（参考TensorFlow Lite部署方案）和云端服务（如Sealos AI Proxy）。

二、部署流程详解

1. 环境准备

  • 依赖安装：
    bash pip install proxy-lite tensorflow-lite
  • 模型获取：从官方仓库或Sealos平台下载预训练模型文件（.tflite格式）。

2. 模型转换与优化

若需自定义模型，需通过TensorFlow Lite转换器优化： 

import tensorflow as tf

# 加载原始模型
model = tf.keras.models.load_model('original_model.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]  # 启用量化优化[[8]]
tflite_model = converter.convert()

# 保存为Lite格式
with open('proxy_lite.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

3. 部署到移动端（以Android为例）

  1. 将.tflite文件放入Android项目assets目录。
  2. 使用MindSpore Lite Kit或TensorFlow Lite C++ API调用模型：
    cpp // 示例：加载模型并执行推理 auto model = mindspore::lite::Model::Import("proxy_lite.tflite"); auto context = new mindspore::lite::Context; auto session = mindspore::lite::LiteSession::CreateSession(context); session->CompileGraph(model); // 编译模型[[4]]

三、实战案例

案例1：自动化网页搜索

from proxy_lite import WebAgent

agent = WebAgent(model_path='proxy_lite.tflite')

# 场景：在百度搜索“AI模型部署”
agent.navigate('https://www.baidu.com')
agent.type('//input[@id="kw"]', 'AI模型部署')  # XPath定位输入框
agent.click('//button[@id="su"]')     # 点击搜索按钮

案例2：表单自动填写

# 场景：填写用户注册表单
agent.navigate('https://example.com/register')
agent.type('//input[@id="username"]', 'user123')
agent.type('//input[@id="email"]', 'user@example.com')
agent.click('//button[@type="submit"]')

# 添加显式等待提升稳定性
agent.wait_until_element_visible('//div[@class="success-message"]', timeout=10)

代码要点：

  • 使用XPath精准定位元素，避免硬编码。
  • 集成显式等待（wait_until_element_visible）替代隐式等待，增强健壮性。
  • 模块化设计：将重复操作封装为函数（如login()、submit_form()）。

四、总结与展望

Proxy-Lite通过轻量化设计与端侧部署能力，为网页自动化提供了高效解决方案。未来可结合ONNX格式优化跨平台兼容性，或集成AutoML技术实现自动化参数调优。

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