阿里重磅开源Qwen2-VL：超越人类的视觉理解能力，从医学影像到手写识别，这款开源多模态大模型究竟有多强？（附本地化部署教程）
模型介绍
最近呢，阿里巴巴开源了Qwen2-VL，在多模态大模型展现了在实际应用中的巨大潜力,尤其是在处理跨模态数据方面表现出众。以下是该模型的几大应用亮点:
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智能客服新范式 ：Qwen2-VL可应用于视频客服场景,实时分析用户展示的产品图像或条形码,并给出相关商品信息,大幅提升人机交互体验。
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赋能医疗、安防等行业 ：该模型能处理复杂的图像视频输入,支持医学影像分析、智能监控等任务,有望在多个领域实现技术变革。
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面向全球的智能助理 ：Qwen2-VL支持多语言的视觉语言交互,可实现跨语言的图文互译、视频摘要等功能,在跨国企业服务中大有可为。
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连接现实世界的强大工具 ：通过调用API、访问外部数据等能力,该模型可以获取航班、天气、物流等实时信息,为各行业提供强大的数字化工具。
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提升内容生产力 ：Qwen2-VL可根据视觉输入自动生成文案、设计元素,助力内容创作者提高生产效率,在广告营销等领域潜力巨大。
Qwen2-VL代表了视觉语言大模型技术的最新发展方向,其在多模态理解、生成、交互等方面的突出表现,标志着人工智能走向成熟应用的新里程碑。随着算法迭代和产业探索的不断深入,Qwen2-VL有望成长为引领未来智慧社会的关键科技力量。
Qwen2-VL-72B在线预览链接
- Qwen2-VL-72B 在线预览：
- 模型官网介绍：
本地化部署
这里使用autodl 机器学习平台，官网地址：
直接到算力市场，选择按量计费，地区随便选择一个，这里使用4090显卡。
如图选择 PyTorch 版本，最后点击创建。
创建好以后就来到了控制台，点击AutoPanel 面板，设置默认为清华源。
点击选择清华源，因为清华源下载依赖包比较快。
接着回到控制台，点击进入 JupyterLab 。
进入到autodl-tmp 目录下，然后打开终端。
然后克隆项目，输入如下命令：
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL.git继续打开一个笔记本，下载模型。
键入如下代码后运行：
!pip install modelscope
继续键入如下代码下载模型：
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct', cache_dir='ai_models')
出现进度条说明模型开始下载了。
然后回到终端，进入Qwen2-VL 目录。
cd Qwen2-VL/创建虚拟环境
# 创建一个名为venv 的虚拟环境。python -m venv venv
接着激活虚拟环境。
source ./venv/bin/activate安装依赖
pip install -r requirements_web_demo.txt安装好依赖以后，我们更新pip
pip install --upgrade pip
VsCode 远程连接
回到控制台，复制ssh配置。
打开Vsocode，远程连接。
粘贴登录信息
选择第一个默认配置。
选择第一个链接。
复制密码
粘贴密码
接着打开文件夹，选择 /root/autodl-tmp/Qwen2-VL/
选择信任
点击打开终端
接着激活虚拟环境。
source ./venv/bin/activate接着回到笔记本模型哪里，复制下载的模型路径。
回到VsCode ，编辑 web_demo_mm.py ,设置模型的路径为如下：
最后，见证奇迹的时候到了，运行我们的Python代码。
python web_demo_mm.py 选择在浏览器打开。
接着，就可以快乐的玩耍了。
我们来试着让它帮我们识别发票。
Tips
在视频总结会遇到一些错误，我们可以按以下步骤解决这个问题：
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安装系统级依赖：
首先，我们需要安装一些必要的系统库，这些库是 PyAV 所需要的。打开终端，运行以下命令：sudo apt-get updatesudo apt-get install -y libavformat-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavutil-dev libswscale-dev libswresample-dev libavfilter-dev -
安装 PyAV：
现在我们可以安装 PyAV 了。在终端中运行：pip install av -
更新 torchvision：
确保 torchvision 是最新版本：pip install --upgrade torchvision -
检查其他依赖：
更新所有其他必要的包：pip install --upgrade -r requirements.txt（假设您的项目目录中有 requirements.txt 文件）
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如果您使用的是虚拟环境（venv），请确保在执行上述命令前已激活该环境。
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重新运行您的脚本，看看问题是否解决。
如果在执行这些步骤后仍然遇到问题，可能需要检查一下您的 CUDA 版本（如果您在使用 GPU）是否与您的 PyTorch 和 torchvision 版本兼容。
总结
想象一下,如果有了 Qwen2-VL 的加持,我们去医院检查就不用再发愁看不懂片子了,系统会自动帮你分析;逛淘宝时只要给客服发个包包的图,它就能告诉你详细信息,购物体验直接起飞!
而且啊, Qwen2-VL 还是个"外语小达人",能听懂多国语言,帮你翻译文字、总结视频要点,出国旅行、做跨国生意完全不用愁。
还有还有,这位小助手简直是内容创作者的福音!输入一张图,它就能帮你自动生成文案、设计素材,以后做广告、写稿件效率直接翻倍!
想不到吧,原来人工智能已经这么厉害了!阿里这次开源 Qwen2-VL ,让我们普通用户也能享受到顶尖 AI 技术的便利,是不是瞬间感觉未来触手可及了呢?
科技始终来源于人性, Qwen2-VL 的出现,让机器真正成为了我们生活中贴心的助手和朋友。相信在不久的将来,类似的 AI 应用将遍地开花,让我们拭目以待吧!
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