【1】GitHub - huggingface/open-r1: Fully open reproduction of DeepSeek-R1 【2】Qwen2-VL多模态大模型微调实战教程_qwen2vl微调-CSDN博客 【3】windows server独立部署Qwen2.5-vl-7B 【4】https://github.com/Unakar/Logic-RL 【5】https://mp.weixin.qq.com/s/Xg5r3lCycWiMbRuolH9bBQ 【6】https:...
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,并将其用...
openai兼容api 模式运行qwen2 使用modelscope 进行模型的下载 配置modelscope exportVLLM_USE_MODELSCOPE=True 运行qwen2 7b 模式 相对比较慢,所以推荐配置上边的东西,同时会进行模型的下载,模型都比较大 python-mvllm.entrypoints.openai.api_server \ --modelqwen/Qwen2-7B-Instruct \ --host0.0.0.0 \ --port...
能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 使用vLLM部署 Qwen2-...
能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。
(msg) from exc RuntimeError: Failed to apply Qwen2_5_VLProcessor on data={'text': '<|image_pad|>', 'images': [<PIL.Image.Image image mode=RGB size=500x19 at 0x7F1E401123C0>]} with kwargs={} The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most...
为了成功部署 qwen2-vl 在vllm 上,你需要遵循以下步骤,并确保每一步都正确执行。以下是一个详细的指南: 1. 确认vllm和qwen2-vl的版本和兼容性 首先,确保你安装的 vllm 和qwen2-vl 版本是兼容的。通常,官方文档或 GitHub 仓库的 README 文件会提供这些信息。例如,从参考信息中,我们了解到 vllm 版本0.6....
openai兼容api 模式运行qwen2 使用modelscope 进行模型的下载 配置modelscope AI检测代码解析 export VLLM_USE_MODELSCOPE=True 1. 运行qwen2 7b 模式 相对比较慢,所以推荐配置上边的东西,同时会进行模型的下载,模型都比较大 AI检测代码解析 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ ...
Add the new ViT class in vLLM to Qwen 2.5 VL, removing the huggingface pretrained dependency. Includes changes to MLP, window-based partial attention, RMSNorm, when compared to 2 VL. Enables parall...
Qwen2-VL模型的训练数据集庞大且多样,涵盖了丰富的文本和图像样本,使其在多种应用场景中具备广泛的应用潜力。 ### 1.3 单卡部署策略 单卡部署是Qwen2-VL模型最基础的部署方式,适用于资源有限的环境。在这种部署模式下,模型的所有计算任务都在单个GPU上完成。为了确保高效的运行,可以采取以下策略: 1. **内存...