Qwen-VL多模态大模型的微调与部署 1. Qwen-VL简介 Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model, LVLM)。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。 Qwen-VL-Chat = 大语言模型(Qwen-7B) + 视觉图片特征编码器(Openclip ViT-bigG) + 位置感知视觉语言...
Qwen-VL是一种基于Transformer的视觉语言模型,它融合了图像和文本的信息,能够实现对图像的描述、分类、检索等多种任务。通过大量的训练数据,Qwen-VL具备了出色的图像理解能力,可以自动提取图像中的关键信息,生成简洁明了的文本描述。 二、本地化部署 在本地化部署Qwen-VL之前,我们需要准备一些必要的资源,包括一台性能...
Qwen-VL是一个基于PyTorch的视觉语言模型,如果你想用自己的数据集对Qwen-VL进行微调并遇到多卡训练时的显存爆炸问题,以下是一些可能的解决方案: 减少批次大小(Batch Size): 批次大小是影响显存使用的主要因素之一。减小批次大小可以降低每一步训练所需的显存。 使用混合精度训练(Mixed Precision Training): 使用半精度(...
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git //下载包含所需依赖的github文件 git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-VL-Chat.git //下载模型 git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-VL-Chat-Int4.git //下载量化模型 4.依赖配置 cd Qwen-VL //进入包含所需依赖的github文件...
conda create -n qwen_vl python==3.10 安装依赖 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华源安装 requirements.txt文件在官方github仓库。 仓库链接: GitHub 仓库中有三个re文件,微调我们只需要第一个就够了 ...
对于Qwen-VL这种多模态模型,我们可以选择使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。 模型的应用:在应用模型时,我们需要注意模型的输入和输出格式,以及模型的推理速度和准确性。同时,我们还需要考虑模型的可解释性和鲁棒性,以便更好地理解和应用模型。 总之,掌握3090微调多模态模型Qwen-VL的实践技巧与避坑...
从Huggingface镜像站下载模型到本地,所有文件合集约9G。假设本地的存储路径为mypath/Qwen-VL-Chat-Int4 2 环境配置 按照github仓库中的requirements.txt配置环境。此外,Int4模型推理时需要额外配置optimum和AutoGPTQ,LoRA/QLoRA微调时需要额外配置peft。我使用的dockerfile如下: ...
2.web实现qwen2.5-VL-Instruct对话功能 08:07 3.lora微调qwen2.5-VL-Instruct模型 37:35 4.lora微调qwen2.5vl模型代码讲解 54:57 5.llama factory微调qwen2.5vl 数据准备 36:28 6.llama factory微调qwen2.5vl 上 30:01 7.llama factory微调qwen.5vl 中 24:03 8.llama facory微调qwen2.5vl 下 ...
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
-- 操作系统版本: Ubuntu18.04 三、测试步骤: 项目地址:https://github.com/QwenLM/Qwen-VL 模型地址:https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat 引入迁移代码,直接执行,使用ds_config_zero3.json配置文件进行全参微调的时候报错。 四、日志信息: 日志链接...