阿里重磅开源Qwen2-VL:超越人类的视觉理解能力,从医学影像到手写识别,这款开源多模态大模型究竟有多强?(附本地化部署教程)

cnblogs 2024-09-04 08:39:00 阅读 98

阿里重磅开源Qwen2-VL:超越人类的视觉理解能力,从医学影像到手写识别,这款开源多模态大模型究竟有多强?(附本地化部署教程)

模型介绍

最近呢,阿里巴巴开源了Qwen2-VL,在多模态大模型展现了在实际应用中的巨大潜力,尤其是在处理跨模态数据方面表现出众。以下是该模型的几大应用亮点:

    <li>

    智能客服新范式:Qwen2-VL可应用于视频客服场景,实时分析用户展示的产品图像或条形码,并给出相关商品信息,大幅提升人机交互体验。

  1. 赋能医疗、安防等行业:该模型能处理复杂的图像视频输入,支持医学影像分析、智能监控等任务,有望在多个领域实现技术变革。

  2. 面向全球的智能助理:Qwen2-VL支持多语言的视觉语言交互,可实现跨语言的图文互译、视频摘要等功能,在跨国企业服务中大有可为。

  3. 连接现实世界的强大工具:通过调用API、访问外部数据等能力,该模型可以获取航班、天气、物流等实时信息,为各行业提供强大的数字化工具。

  4. 提升内容生产力:Qwen2-VL可根据视觉输入自动生成文案、设计元素,助力内容创作者提高生产效率,在广告营销等领域潜力巨大。

Qwen2-VL代表了视觉语言大模型技术的最新发展方向,其在多模态理解、生成、交互等方面的突出表现,标志着人工智能走向成熟应用的新里程碑。随着算法迭代和产业探索的不断深入,Qwen2-VL有望成长为引领未来智慧社会的关键科技力量。

Qwen2-VL-72B在线预览链接

  1. Qwen2-VL-72B 在线预览:https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-VL
  2. 模型官网介绍:https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2-vl/

本地化部署

这里使用autodl 机器学习平台,官网地址:https://www.autodl.com/market/list

直接到算力市场,选择按量计费,地区随便选择一个,这里使用4090显卡。

如图选择<code>PyTorch 版本,最后点击创建。

创建好以后就来到了控制台,点击AutoPanel 面板,设置默认为清华源。

点击选择清华源,因为清华源下载依赖包比较快。

接着回到控制台,点击进入<code>JupyterLab。

进入到autodl-tmp 目录下,然后打开终端。

然后克隆项目,输入如下命令:

<code>git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL.git

继续打开一个笔记本,下载模型。

键入如下代码后运行:

<code>!pip install modelscope

继续键入如下代码下载模型:

<code>from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct', cache_dir='ai_models')code>

出现进度条说明模型开始下载了。

image-20240903220813294

然后回到终端,进入Qwen2-VL 目录。

<code>cd Qwen2-VL/

创建虚拟环境

# 创建一个名为venv 的虚拟环境。

python -m venv venv

接着激活虚拟环境。

<code> source ./venv/bin/activate

安装依赖

pip install -r requirements_web_demo.txt

安装好依赖以后,我们更新pip

pip install --upgrade pip

VsCode 远程连接

回到控制台,复制ssh配置。

image-20240903222202493

打开Vsocode,远程连接。

粘贴登录信息

选择第一个默认配置。

选择第一个链接。

复制密码

image-20240903222645733

粘贴密码

接着打开文件夹,选择<code>/root/autodl-tmp/Qwen2-VL/

选择信任

点击打开终端

接着激活虚拟环境。

<code> source ./venv/bin/activate

接着回到笔记本模型哪里,复制下载的模型路径。

回到VsCode ,编辑<code>web_demo_mm.py,设置模型的路径为如下:

最后,见证奇迹的时候到了,运行我们的Python代码。

<code> python web_demo_mm.py

选择在浏览器打开。

接着,就可以快乐的玩耍了。

我们来试着让它帮我们识别发票。

Tips

在视频总结会遇到一些错误,我们可以按以下步骤解决这个问题:

    <li>

    安装系统级依赖:

    首先,我们需要安装一些必要的系统库,这些库是 PyAV 所需要的。打开终端,运行以下命令:

    <code>sudo apt-get update

    sudo apt-get install -y libavformat-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavutil-dev libswscale-dev libswresample-dev libavfilter-dev

  1. 安装 PyAV:

    现在我们可以安装 PyAV 了。在终端中运行:

    pip install av

  2. 更新 torchvision:

    确保 torchvision 是最新版本:

    pip install --upgrade torchvision

  3. 检查其他依赖:

    更新所有其他必要的包:

    pip install --upgrade -r requirements.txt

    (假设您的项目目录中有 requirements.txt 文件)

  4. 如果您使用的是虚拟环境(venv),请确保在执行上述命令前已激活该环境。

  5. 重新运行您的脚本,看看问题是否解决。

如果在执行这些步骤后仍然遇到问题,可能需要检查一下您的 CUDA 版本(如果您在使用 GPU)是否与您的 PyTorch 和 torchvision 版本兼容。

总结

想象一下,如果有了Qwen2-VL的加持,我们去医院检查就不用再发愁看不懂片子了,系统会自动帮你分析;逛淘宝时只要给客服发个包包的图,它就能告诉你详细信息,购物体验直接起飞!

而且啊,Qwen2-VL还是个"外语小达人",能听懂多国语言,帮你翻译文字、总结视频要点,出国旅行、做跨国生意完全不用愁。

还有还有,这位小助手简直是内容创作者的福音!输入一张图,它就能帮你自动生成文案、设计素材,以后做广告、写稿件效率直接翻倍!

想不到吧,原来人工智能已经这么厉害了!阿里这次开源Qwen2-VL,让我们普通用户也能享受到顶尖AI技术的便利,是不是瞬间感觉未来触手可及了呢?

科技始终来源于人性,Qwen2-VL的出现,让机器真正成为了我们生活中贴心的助手和朋友。相信在不久的将来,类似的AI应用将遍地开花,让我们拭目以待吧!

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