model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", trust_remote_code=True) 在执行完上述代码后,tokenizer将对应Qwen-VL-Chat使用的分词器,而model将对应Qwen-VL-Chat的模型。tokenizer用于对图文混排输入进行分词和预处理,而model则是Qwen-VL-Chat模型本身。 使用Qwen-VL-Chat 多...
点击前往Qwen-VL体验入口 Qwen-VL如何满足您的需求? 对于需求人群 ["图像理解","视觉问答","图像标注","图文生成"],Qwen-VL提供了强大的多模态推理能力。以下是一些使用场景示例: 将图片描述成文字:通过Qwen-VL,您可以实现零样本图像描述,将图片内容转化为文字描述。 回答关于图片的问题:利用Qwen-VL的视觉问答功...
点击前往Qwen-VL体验入口 Qwen-VL的使用面向多个人群,包括对图像理解、视觉问答、图像标注、图文生成等任务感兴趣的用户。其强大功能和多语言支持使得它成为解决多种复杂任务的理想选择。 在实际应用中,Qwen-VL提供了零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等功能。以下是Qwen-VL的几个产品特色: 零样本图像...
qwen-vl-max-latest、qwen-vl-max-0809、qwen-vl-plus-latest、qwen-vl-plus-0809、qwen2-vl-7b-instruct模型支持对视频内容的理解功能,您可以通过图片列表形式传入。 最少传入4张图片,最多可传入768张图片。 如果您需要直接输入视频文件,请提交工单进行申请。
pip install qwen-vl-utils 2、使用方法 (1)、使用Transformers进行聊天 这里我们展示了如何使用transformers和qwen_vl_utils进行聊天模型的代码片段。 from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor from qwen_vl_utils import process_vision_info ...
视觉编码器：Qwen-VL使用了Vision Transformer (ViT)架构的视觉编码器。在训练和推理过程中，输入的图像...
部署Qwen-VL-Chat 步骤一:安装配置模型所需软件 进入容器环境。 sudo docker exec-it-w/root pytorch-amd/bin/bash 1. 重要 后续命令需在容器环境中执行,如意外退出,请使用以上命令重新进入容器环境。如需查看当前环境是否为容器,可以执行cat /proc/1/cgroup | grep docker查询(有回显信息则为容器环境)。
问题描述 / Problem Description 确定在xinference中已经启动了qwen-vl-chat模型,然后将DEFAULT_LLM_MODEL改为qwen-vl-chat,在webui的模型配置中也能够选择qwen-vl-chat,但是后台有提示信息“default llm model qwen-vl-chat is not found in available llms, using glm4
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/Multi-Modal/qwen-vl%E6%9C%80%E4%B...
您参考这个最佳实践,参考以下链接https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/Multi-Modal/qwen-vl%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5.md 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①” 2024-07-30 19:05:30 赞同 3 展开评论 打赏 相关...