在初始预训练阶段,Qwen2-VL 接触到大约 6000 亿个 token,专注于学习图像-文本关系、图像中的文本识别(OCR)和图像分类任务。Qwen2-VL 的 LLM 组件使用 Qwen2 的参数初始化,视觉编码器则使用 DFN 的 ViT 进行初始化,但将原始 DFN 的固定位置...
在初始预训练阶段,Qwen2-VL接触到大约6000亿个token,专注于学习图像-文本关系、图像中的文本识别(OCR)和图像分类任务。Qwen2-VL的LLM组件使用Qwen2的参数初始化,视觉编码器则使用DFN的ViT进行初始化,但将原始DFN的固定位置嵌入替换为RoPE-2D。 第二阶段预训练:增加了额外的8000亿个图像相关的标记,进一步引入更多混...
因此在输入到Qwen2VL前发生了一点点变化。 2.4.4 ViT-2D多维RoPE 1D-RoPE的实现方法: R_{\Theta,m}^{d} x=\left(\begin{array}{c} x_{1}\\ x_{2}\\ x_{3}\\ x_{4}\\ \vdots\\ x_{d-1}\\ x_{d} \end{array}\right)\otimes\left(\begin{array}{c} \cos m\theta_{1}\\...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server--served-model-nameQwen2-VL-7B-Instruct--modelQwen/Qwen2-VL-7B-Instruct 错误原因:vllm 版本不一致导致的错误 # 卸载vllmpip uninstall vllm 查看CUDA版本 # 重新安装vllm# Change to your CUDA versionCUDA_VERSION=cu122 pip install'vllm==0.6.1'--ext...
此次发布的Qwen2共有2B、7B、72B三个版本，其中2B和7B版本已可下载并免费商用（Apache 2.0），72B则通过API提供。目前开源代码已集成到Hugging Face Transformers、vLLM等第三方框架中。还有不少网友都在狂cue一些知名大模型推理平台，如Groq、Ollama，希望能够早日提供支持。下面就来一睹Qwen2-VL的表现！会操作...
高效的内存管理:通过PagedAttention算法,vLLM实现了对KV缓存的高效管理,减少了内存浪费,优化了模型的运行效率。 高吞吐量:vLLM支持异步处理和连续批处理请求,显著提高了模型推理的吞吐量,加速了文本生成和处理速度。 易用性:vLLM与HuggingFace模型无缝集成,支持多种流行的大型语言模型,简化了模型部署和推理的过程。兼容...
在具体的子类任务中,Qwen2-VL在大部分的指标上都达到了最优,甚至超过 GPT-4o等闭源模型。 在多模态能力的加持下,Qwen2-VL可以实时读取摄像头或电脑屏幕,进行文字形式的视频对话。 甚至还能作为Agent与环境进行交互,根据任务目标自主操控手机等设备。 此次发布的Qwen2共有2B、7B、72B三个版本,其中2B和7B版本已可...
同时，通义千问团队以 Apache 2.0 协议开源了 Qwen2-VL-2B 和 Qwen2-VL-7B，开源代码已集成到 Hugging Face Transformers、vLLM 和其他第三方框架中。开发者可以通过 Hugging Face 和魔搭 ModelScope 下载使用模型，也可通过通义官网、通义 App 的主对话页面使用模型，IT之家附地址如下：阿里云百炼平台：https...
一、阿里千问:Qwen2-VL 1、核心方法 Qwen2-VL的架构保留了Qwen-VL的框架,结合了视觉编码器和语言模型,并在此基础上做了若干重要的改进: •视觉编码器:使用了Vision Transformer (ViT)架构,具有约6.75亿参数,能够处理图像和视频输入。 •Naive Dynamic Resolution:引入了动态分辨率支持,使模型能够处理任意分辨率...
Vllm技术的核心优势在于其高度并行化的计算能力和灵活的资源配置,能够适应不同规模的硬件环境,从单个GPU到多GPU集群都能高效运行。 ### 1.2 Qwen2-VL模型简介 Qwen2-VL模型是基于Vllm技术开发的一种多模态预训练模型,结合了文本和视觉信息,具有强大的跨模态理解能力。该模型在图像描述、视觉问答等任务上表现出色,...