Qwen-VL plus/ max 中文开源 VLLM 视觉大语言模型 使用指南 和GPT4 VisualGLM一样,Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,因此它可以完成多种视觉语言任务。 2024.2.19更新 Qwen-VL-plus / max 近期更新了vl plus max版本, 能力大大提升,坏消息是不开源, 好消息是给免费的token 可以去阿里云生成个key然后...
Qwen2-VL-7B-Instruct:vllm-qwenvl-fp16 have a bug, The accuracy between vllm-qwenvl and transformer-qwenvl differs. 击掌(529,513),(584,605) vllm-fp16 击掌(531,516),(581,596) transformers-qwem2-vl-fp16 The coordinates of vllm are (529,513),(584,605). The coordinates of transfor...
一、上期回顾 上期我们介绍了QwenVL,一个以数据和训练任务为中心的工作,通过暴力的堆叠数据和设计多种训练任务,QwenVL可以较好的理解图像内容,甚至能给出图中某些物体的坐标。但受限于448*448的图像分辨率,QwenVL的OCR能力较差。本次我们将介绍InternVL-v1.5,如果将Mini-GPT4,Llava,Blip2,QwenVL当做多模态大模型...
1 + # Dockerfile of qwenllm/qwenvl:2.5-cu121 2 + 3 + ARG CUDA_VERSION=12.1.0 4 + ARG from=nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-cudnn8-devel-ubuntu22.04 5 + 6 + FROM ${from} as base 7 + 8 + ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive 9 + RUN <<EOF 10 + apt update -y && ...
图1 创建训练作业 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/Qwen-VL; ln -s ${DATA}/ qwenvl_dataset; sh finetune/finetune_lora_ds.sh Step2 来自:帮助中心 查看更多 → 训练脚本说明 训练脚本说明 训练脚本参数说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题: Qwen-...
Qwen-VL support (see examples/qwenvl/README.md) RoBERTa support, thanks to the contribution from @erenup Skywork model support Add example for multimodal models (BLIP with OPT or T5, LlaVA) Features Chunked context support (see docs/source/gpt_attention.md#chunked-context) ...
齐思头条2024/07/17「ExaAILabs A轮融资,Qwen2技术报告发布,Eureka Labs成立,Llama3-8B+BoT超越Llama3-70B,Claude 3.5 Sonnet令牌限制增加」 reach_vb(@osanseviero):RT @reach_vb 这是开源人工智能的一个巨大的一周: 我们终于成功地击败了封闭源代码! 1. Meta Llama 3.1 405B, 70B & 8B—这是羊驼系列...
vllm serve /hestia/model/Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ --quantization awq --num-gpu-blocks-override 4096 --max-num-seqs 32 --port 8002 --swap-space 4 --served-model-name qwenvl --disable-log-requests --enable-prefix-caching --enable-chunked-prefill --max-num-batched-tokens 2048 ...
"w2": ("gate_up_proj", 0), "w1": ("gate_up_proj", 1), } class QWenVL(QWenBaseModel, SupportsMultiModal): packed_modules_mapping = { 0 comments on commit 948c859 Please sign in to comment. Footer © 2025 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status Docs Contact...
对于图文多模态大语言模型例如 LLaVA-1.5, QwenVL-Chat 和Video-LLaVA,作者发现 visual token 的注意力计算非常低效,也就是说 MLLM 在推理时候会忽略掉大部分视觉token,而我们知道视觉 token 实际上占了输入全部 token 中的大部分,特别是图片分辨率高的时候。 如果我们有办法在推理时候剪掉大量无用的视觉 token,...