更强大的视觉理解能力: Qwen2.5-VL 能够处理图像和视频等多模态输入,准确理解其中的内容和关系。它在物体检测、场景识别、图像描述等任务上表现出色,可以应用于智能安防、图像搜索、视频分析等领域。 高效的文档处理能力: Qwen2.5-VL 擅长处理各种类型的文档,包括扫描件、网页、PDF 等。它能够提取文档中的文字、表格...
在启动命令中添加多图支持的参数: nohuppython -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --limit-mm-per-prompt image=5 > ./logs/output.log 2>&1 & 重新启动服务: 多图请求成功: 输入格式问题 本地推理: vllm部署: 系列...
因尝试4090+2080ti混合部署,没有成功,所以只尝试分开部署, 首次执行命令,会从hf/modelscope下载模型,需要一定时间。 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0vllm serve Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --dtype auto --api-key token-abc123 --max_model_len=8000--gpu_memory_utilization=0.98 --cpu-offload-...
Qwen2-VL是由阿里云qwen2团队开发的多模态大型语言模型系列。Qwen2-VL 基于 Qwen2 打造,相比 Qwen-VL,它具有以下特点: 读懂不同分辨率和不同长宽比的图片:Qwen2-VL 在 MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA 等视觉理解基准测试中取得了全球领先的表现。 理解20分钟以上的长视频:Qwen2-VL 可理解长视频,并将...
2024年8月30日,阿里云重磅发布Qwen2-VL!Qwen2-VL是Qwen模型系列中最新版本的视觉语言模型。Qwen2-VL是由阿里云qwen2团队开发的多模态大型语言模型系列。Qwen2-VL 基于 Qwen2 打造,相比 Qwen-VL,它具有以下特点: 读懂不同分辨率和不同长宽比的图片:Qwen2-VL 在 MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA 等视觉...
启动命令如下 sudo docker run-it \--gpus'"device=0,1"'\-v $HOME/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \-e https_proxy=http://192.168.1.213:7890\-p11434:8000\--ipc=host \ vllm/vllm-openai:v0.6.4.post1 \--model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4--gpu_memory_utilization...
2024年8月30日,阿里云重磅发布Qwen2-VL!Qwen2-VL是Qwen模型系列中最新版本的视觉语言模型。Qwen2-VL是由阿里云qwen2团队开发的多模态大型语言模型系列。Qwen2-VL 基于 Qwen2 打造,相比 Qwen-VL,它具有以下特点: 读懂不同分辨率和不同长宽比的图片:Qwen2-VL 在 MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA 等视觉...
@jingk-1992 @D4YON3 您好,目前Qwen2-VL的支持尚未合并到vllm官方代码中,您可参考此处链接,从源码安装vllm或使用我们提供的docker镜像。 👍 1 fyabc self-assigned this Sep 9, 2024 Author jingk-1992 commented Sep 9, 2024 谢谢! Collaborator fyabc commented Sep 10, 2024 • edited @jingk...
QWen2VL是支持这个type调用视频,但是我用vllm框架+qwen2vl 7b 权重,那边返回报错。 {'object': 'error', 'message': 'Unknown part type: video_url', 'type': 'BadRequestError', 'param': None, 'code': 400} {'object': 'error', 'message': 'Unknown part type: video', 'type': 'Bad...
data ## 2.3命令行启动,使用本地图片,用这个data image_path1 = "1.jpg" image_path2 = "2.jpg" base64_image1 = encode_image(image_path1) base64_image2 = encode_image(image_path2) data = {"model": "Qwen2-VL-2B", "messages": [{"role": "system", "content": "You are Qwen, ...