而此系列中的7B模型，Qwen2.5-VL-7B-Instruct，在多个任务中超越了GPT-4o-mini。此外，通义Qwen团队还将Qwen2.5-VL-3B称为“端侧AI的潜力股”，它以3B之身，超越了此前的Qwen2-VL-7B。可以观察到的一点是，Qwen2.5-VL在理解文档和图表方面表现突出。此外，当作为视觉Agent操作时，Qwen2.5-VL无需进行...
主要原因是/tmp/pretrainmodel/Qwen2.5-7B-Instruct 是只读文件,而模型推理的时候需要再模型文件当前文件夹下创建一个临时文件infer_result。这样就导致程序运行报错。 3.2.3 swift推理 swift infer --model_type qwen2_5-7b-instruct --model_id_or_path /tmp/pretrainmodel/Qwen2.5-7B-Instruct 通过cli 命令推...
2.3 Lora微调在Qwen2-7B-Instruct中的应用 通过在Qwen2-7B-Instruct模型上实施Lora微调技术,我们能够针对特定指令性文本任务进行精准优化,显著提升模型在这些任务上的表现力和准确性。这种微调方法不仅增强了模型对专业指令的响应能力,还进一步拓宽了其在复杂语言处理场景中的应用潜力。 3、应用场景 3.1 问答系统 Lora微...
在测试 qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 发现一个问题,就是纯文本的推理,显存占用在 7GB+,但是只要 question 中带上一个图片,立刻 OOM 区区一个图片呀,就 OOM 了? 我用于测试的 GPU 是 Tesla T4, 16GB 显存 File ~/.local/share/virtualenvs/modelscope_example-DACykz4b/lib/python3.11/site-pack...
git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct.git pip install ModelScope==1.9.3 huggingface_glm_convert -in_file wen2-VL-7B-Instruct -saved_dir deepgpu/Qwen2-VL-7B-Instruct -infer_gpu_num 1 -weight_data_type fp16 -model_name Qwen2-VL-7B-Instruct 测试能不能正常推理...
昨天睡太早了,起来之后,就被Qwen2-VL开源消息刷屏了。 良心Qwen,开源了Qwen2-VL的2B和7B,72B需要API调用暂未开源。 该说不说Qwen系列模型真的是在开源路上一骑绝尘,全全全! vl、audio、text连续更新,kpi直接拉满! HF: https://huggingface.co/collecti...
语言模型方面，Qwen2.5开源了7个尺寸，0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B，它们在同等参数赛道都创造了业界最佳成绩，型号设定充分考虑下游场景的不同需求，3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸；32B是最受开发者期待的“性价比之王”，可在性能和功耗之间获得最佳平衡，Qwen2.5-32B的整体表现超越了Qwen2-72B。
2.3 Lora微调在Qwen2-7B-Instruct中的应用通过在Qwen2-7B-Instruct模型上实施Lora微调技术,我们能够针对特定指令性文本任务进行精准优化,显着提升模型在这些任务上的表现力和准确性。这种微调方法不仅增强了模型对专业指令的响应能力,还进一步拓宽了其在复杂语言处理场景中的应用潜力。
想看一下微调后的模型情况,用msnt17做数据集来写代码测试,但是一直不成功 # 提取特征 def extract_features(model, processor, dataloader): features, labels, camids = [], [], [] total_images = 0 # 总处理图片数 start_time = time.time() # 记录开始时间 with torch
如上图所示，在 MMMU、MMMU-Pro 和 MathVista 等多模态任务中，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 均表现突出。特别是在注重主观用户体验评估的 MM-MT-Bench 基准测试中，32B 模型相较于前代 Qwen2-VL-72B-Instruct 实现了显著进步。视觉能力的进步，已经让用户们感受到了震撼：除了在视觉能力上优秀，Qwen2.5-VL-...