1、部署通义千问Qwen-VL-Chat (1)模型概览 摘自模型介绍: 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 系列模型的特点包括:01.强大的性能:在四大类多模态任务的标准英文测评中(Zero-shot Capti...
Qwen-VL: Qwen-VL 以 Qwen-7B 的预训练模型作为语言模型的初始化,并以 Openclip ViT-bigG 作为视觉编码器的初始化,中间加入单层随机初始化的cross-attention,经过约1.5B的图文数据训练得到。最终图像输入分辨率为448。 Qwen-VL-Chat: 在 Qwen-VL 的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL...
"value": "我是Qwen-VL,一个支持视觉输入的大模型。" } ] }, {"id": "identity_1", "conversations": [ {"from": "user", "value": "Picture 1: https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg\n图中的狗是什么品种?" }, {"from": "assistant", "value": ...
在系统变量的path中添加以下五个自己安装的conda的对应文件夹位置的变量然后 win+r 输入cmd 查看是否安装成功。 下载Qwen-VL-Chat源码: git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git 下载完成后打开命令管理行创建conda虚拟环境; # 创建虚拟环境 conda create qwen-vl 进入到虚拟环境; # 进入虚拟环境 conda...
你可以通过Git clone的方式获取qwen-vl-chat的部署代码。首先,确保你已经安装了Git LFS(Large File Storage),因为qwen-vl-chat的模型文件较大,需要使用Git LFS进行下载。 bash git lfs install git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git cd Qwen-VL 或者,你也可以直接从ModelScope下载预训练好的模型...
Qwen-VL 是 Alibaba Cloud 研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model,LVLM)。Qwen-VL 能以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL-Chat 是 Qwen-VL 系列的 Chat 模型。 注意 边缘智能“官方 Qwen-VL-Chat 模型组”中提供了 Alibaba Cloud 的 Qwen-VL 大模型供您部署到您...
Qwen-VL-Chat 首先安装依赖包: !pip install tiktoken einops transformers_stream_generator diffusers 接着加载模型:(注意我这里开启了bf16,起到了量化模型的作用,因此推理效果会比源模型差,若电脑性能较好可以关闭bf16) fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerfromtransformers.generationimportGeneration...
Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model)。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。在 Qwen-VL 的基础上,利用对齐机制打造出基于大语言模型的视觉 AI 助手 Qwen-VL-Chat,它支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力,天然支持英文、中文等...
Qwen-VL:以Qwen-7B为基座语言模型,在模型架构上引入视觉编码器,使得模型支持视觉信号输入,并通过设计训练过程,让模型具备对视觉信号的细粒度感知和理解能力。Qwen-VL支持的图像输入分辨率为448,此前开源的LVLM模型通常仅支持224分辨率。 Qwen-VL-Chat:在Qwen-VL的基础上,通义千问团队使用对齐机制,打造了基于LLM的视...
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: ...