Qwen2.5-Omni-7B 모델 실행 방법: 단계별 가이드

1분 미만

Qwen2.5-Omni-7B 모델을 실행할 방법을 찾고 계신가요? 단계별로 과정을 살펴보겠습니다.

Qwen2.5-Omni 모델 소개

Qwen2.5-Omni는 Alibaba Cloud 팀이 개발한 엔드 투 엔드 멀티모달 대형 언어 모델입니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 모달리티를 이해하고 처리할 수 있으며, 스트리밍 방식으로 텍스트 및 자연어 음성 응답을 생성할 수 있습니다.

준비 사항

Qwen2.5-Omni-7B 모델을 로컬에서 실행하려면 다음 환경을 준비해야 합니다:

GPU 지원: 이 모델은 원활한 작동을 위해 GPU가 필요합니다. NVIDIA GPU를 사용하는 것이 권장됩니다.
Python 및 필수 라이브러리: Python과 transformers, accelerate, qwen-omni-utils와 같은 필수 라이브러리를 설치해야 합니다.

설치 및 실행 단계

1단계: 환경 준비

GPU가 제대로 구성되어 있고 사용 가능한지 확인합니다. H100 SXM 또는 RTX A6000과 같은 고비디오 메모리를 가진 GPU를 사용하는 것이 권장됩니다.

필요한 Python 라이브러리를 설치합니다:

# pip install 명령어는 변경될 수 있으니 최신 GitHub 저장소 문서를 참조하세요
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
pip install accelerate
pip install qwen-omni-utils[decord]

2단계: 모델 다운로드 및 로드

Hugging Face와 같은 플랫폼에서 Qwen2.5-Omni-7B 모델을 다운로드하거나 공식 Docker 이미지를 사용합니다.

모델을 로드합니다:

from transformers import Qwen2_5OmniProcessor, AutoModelForSeq2SeqLM
from qwen_omni_utils import process_mm_info
MODEL_PATH = "Qwen/Qwen2.5-Omni-7B"
processor = Qwen2_5OmniProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_PATH)

3단계: LOPT 데이터 준비

텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오를 포함할 수 있는 입력 데이터를 준비합니다.

입력 구조 예시:

messages = [
    {"role": "system", "content": "..."},
    {"role": "user", "content": [{"type": "image", "image": "..."}]},
]

4단계: 모델 추론

입력 매개변수를 구성하고 모델을 호출하여 출력을 생성합니다:

inputs = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)

팁 및 결론

팁 1: Docker 배포 - Qwen에서 제공하는 Docker 이미지를 사용하여 배포 과정을 간소화하고 환경의 일관성을 보장할 수 있습니다.
팁 2: vLLM 지원 - vLLM 프레임워크를 사용하면 특히 텍스트 출력에 대해 로컬 오프라인 추론을 수행할 수 있습니다.

Qwen2.5-Omni-7B 모델을 실행하는 것은 멀티모달 상호작용과 혁신적인 AI 애플리케이션을 탐구하고자 하는 개발자에게 흥미로운 도전입니다. 그러나 이 과정은 환경 구성 및 모델 크기 제한과 같은 문제를 제기할 수 있습니다. 충분한 GPU 리소스를 확보하고 공식 문서를 따르세요. 마지막으로 이러한 기술을 실험하고 싶다면 적절한 GPU 리소스 지원을 위해 LightNode를 방문해 보세요.