阿里千问大模型(Qwen2.5-VL-7B-Instruct)部署

原创 已于 2025-03-12 17:14:34 修改 · 1.6k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#缓存

于 2025-03-11 19:50:56 首次发布

参考链接

知乎帖子
B站视频
huggingface 镜像网站（不太全，比如 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct就没有）
huggingface 5种下载方式汇总
通过huggingface-cli下载模型

在这里插入图片描述

不一样的部分是预训练权重的下载和demo

首先安装huggingface_hub

pip install -U huggingface_hub

设置镜像

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

windows端需要添加系统变量。

名称：HF_ENDPOINT，值： "https://hf-mirror.com"

然后通过huggingface-cli下载模型，

huggingface-cli download --resume-download  Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --local-dir ./ --local-dir-use-symlinks False --resume-download

参考：通过huggingface-cli下载模型

运行DEMO

加载模型方式

如果希望下载到指定的目录，可以往from_pretrained方法传入cache_dir 参数，如下所示：

import torch
from transformers import AutoTokenizer,
最低0.47元/天 解锁文章
尼口666
关注
阿里千问系列：Qwen2.5-VL-7B-Instruct 多模态模型本地部署
不积跬步，无以至千里！
07-24 1266
Qwen2.5-VL-7B大模型部署指南！
本地部署Qwen2.5-VL-7B完整指南（含显卡配置、模型下载与Gradio可视化）
Lucy_wzw的博客
05-31 2906
本教程覆盖了 Qwen2.5-VL 模型从下载到部署的完整流程，适用于视觉+语言多模态推理的研究与应用。部署完成后即可通过 Gradio WebUI 实现图文对话、多模态问答等功能。如需更高性能或推理能力，可尝试部署或模型，推荐配置≥80GB 显存。魔搭社区。
【技术实战】低资源高效适配Qwen2.5-VL-7B-Instruct：LoRA微调全攻略
最新发布
gitblog_00084的博客
11-08 798
2025年初，阿里通义千问团队推出的Qwen2.5-VL系列视觉语言模型引发行业关注，该模型在图像理解精度、视频时序分析、结构化输出能力上实现显著突破。作为多模态大模型领域的重要进展，Qwen2.5-VL提供3B/7B/72B三种参数规模选择，已通过Hugging Face等平台开放下载。对于开发者而言，如何在有限计算资源下将这类通用模型快速适配到特定业务场景（如工业质检、医疗影像分析等），成为落
qwen2.5-vl-7B视觉大模型 私有化部署webUI
weixin_42684822的博客
02-08 6761
在云服务上，私有化部署qwen2.5-vl视觉大模型
本地部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct多模态视觉大模型（Windows篇）
仗剑行于江湖，执笔记江湖事。
02-23 1万+
Qwen2.5-VL是阿里云推出的开源多模态大模型，支持等功能。较上一个版本Qwen2-VL有质的飞越，Qwen2.5-VL通过动态分辨率适配和窗口注意力机制，显著降低显存占用并提升推理速度，72B模型在单卡A100上推理速度提升30%。身在AI这股浪潮中，只要本地电脑硬件条件允许的话，我都会尝试着去部署优秀的开源大模型。说到开源大模型，相对而言的就是闭源大模型，我们在脑海中很自然地浮现出国外的OPENAI，以及国内的百度，也就是李彦宏。
使用LoRA微调Qwen2.5-VL-7B-Instruct完成电气主接线图识别
caoyongsheng的博客
05-15 2512
Qwen2.5-VL在视觉理解方面表现优异，但电气主接线图识别需要特定领域的结构化输出能力（如设备参数提取、拓扑关系解析）。微调可增强模型对专业符号（如）和工程图纸布局的理解。全参数微调7B模型需约160GB显存，而LoRA仅需约20GB（RTX 4090即可支持），参数更新量减少至0.1%原始参数量。LoRA适配层（约50MB）可独立加载，无需存储完整模型权重，适合工业部署场景。
精选资源
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包1/7
05-15
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包1/7是一个包含了关于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型指导资料的压缩文件。尽管具体的文件名称列表暂无信息，但根据标题中的提示，我们可以推测这个压缩包可能包含了与该模型相关的安装指南...
精选资源
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包7/7
05-15
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包7/7
精选资源
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包5/7
05-15
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包5/7
精选资源
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包3/7
05-15
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包3/7
精选资源
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包4/7
05-15
Qwen2.5-VL-7B-Instruct zip包4/7
windows server独立部署Qwen2.5-vl-7B
weiqiang915的博客
02-10 2247
DEFAULT_CKPT_PATH = ‘E:\qwen2.5-vl\qwen2.5-vl-7B\Qwen2___5-VL-7B-Instruct’ （根据实际情况而定）
在云服务器上基于lora微调Qwen2.5-VL-7b-Instruct模型（上）
m0_51430275的博客
07-28 1554
本文介绍了使用Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型在COCO2014图像描述数据集上进行LoRA微调的方法。主要包括：1）环境配置（CUDA、Python3.8+、PyTorch及相关库）；2）数据集处理，将COCO2014数据转换为特定格式的JSON；3）模型加载与LoRA配置（r=64,alpha=16）；4）使用SwanLab监控训练过程，记录超参数和评估结果。代码实现了从数据预处理、模型训练到测试评估的完整流程，最终可生成图像描述结果。该方法适用于多模态图像到文本任务的微调优化。
【全网首发】使用 LoRA 微调 Qwen2.5-VL-7B-Instruct：完整流程解析
热门推荐
HovChen的博客
01-28 3万+
本篇文章介绍了如何使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 技术对 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行轻量级微调，从而高效适配特定任务。我们详细解析了 模型加载、数据预处理、LoRA 适配、训练配置及推理评估 的完整流程，并提供了代码示例。通过 LoRA，我们可以 在较低计算资源下快速微调大规模视觉-语言模型（VLMs），使其更适用于特定领域任务。对于希望优化 Qwen2.5-VL 并实现高效微调的开发者，本文提供了一套实用的解决方案。🚀
本地部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型
yhl18931306541的博客
03-03 1745
本地部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型
vLLM部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct实战：从hf-mirror下载权重全流程
xiezhipu的博客
03-05 2720
高效下载Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型权重，并通过vLLM完成部署。的速度完成模型下载（实测电信网络）。通过上述方法，可在无需科学上网的情况下，以。本文将重点演示如何从国内镜像站。接口调用多模态推理能力。
重磅首发！本地部署+真实测评阿里开源视觉大模型Qwen2.5-VL-7B-Instruct和Qwen2.5-VL-72B！轻松识别提取发票！全方位测评见证AI视觉理解能力的质的飞跃，图像识别不再是难题
m0_71165399的博客
01-30 4127
2025年1月，阿里巴巴通义千问团队发布了全新的视觉语言模型——Qwen2.5-VL-7B-Instruct，作为Qwen2.5-VL系列的一员，标志着视觉语言理解领域的一次重要突破。这一中型参数模型，凭借其卓越的性能和多样化的功能，迅速吸引了业界的广泛关注。
Qwen2.5-VL部署详细记录
yyy99997的博客
06-06 4800
Qwen2.5-VL 是一个强大的视觉语言模型，但其部署涉及较多底层依赖及环境配置问题，尤其在国内服务器上网络连接尤为关键。通过本文流程，即便是初次部署也能顺利跑通官方 Demo，并在 Web 页面上与模型交互。如果遇到其它问题，欢迎留言讨论。
[特殊字符]vLLM本地部署Qwen2.5-VL多模态大模型！70亿参数即可打造监控视频目标查找项目！轻松实现监控视频自动找人！部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型实战教
m0_71165399的博客
02-14 1578
Qwen2.5-VL 是由阿里云通义千问团队开发的最新一代多模态大型语言模型。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。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、图片等信息，并进行结构化处理，方便用户进行信息检索、内容摘要和智能问答。
阿里多模态大模型Qwen2.5-VL-7B ，本地部署实践
04-23
### 阿里Qwen2.5-VL-7B多模态大模型本地部署教程 #### 准备工作 为了成功完成阿里Qwen2.5-VL-7B多模态大模型的本地部署，需先准备好必要的环境配置以及相关工具。具体操作如下： 1. **克隆代码仓库** 使用Git...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值