Как запустить модель Qwen2.5-Omni-7B: пошаговое руководство

Около 1 мин

Вы ищете способ запустить модель Qwen2.5-Omni-7B? Давайте рассмотрим процесс шаг за шагом.

Введение в модель Qwen2.5-Omni

Qwen2.5-Omni — это мультимодальная большая языковая модель от команды Alibaba Cloud. Она может понимать и обрабатывать различные модальности, включая текст, изображения, аудио и видео, а также генерировать текстовые и естественные речевые ответы в потоковом режиме.

Двадцать

Чтобы запустить модель Qwen2.5-Omni-7B локально, вам необходимо подготовить следующее окружение:

Поддержка GPU: Эта модель требует GPU для плавной работы. Рекомендуется использовать GPU от NVIDIA.
Python и необходимые библиотеки: Вам нужно установить Python, а также основные библиотеки, такие как transformers, accelerate и qwen-omni-utils.

Шаги установки и выполнения

Шаг 1: Подготовка окружения

Убедитесь, что ваш GPU правильно настроен и доступен. Рекомендуется использовать GPU с большим объемом видеопамяти, такие как H100 SXM или RTX A6000.

Установите необходимые библиотеки Python:

# Команда pip install может измениться; пожалуйста, обратитесь к последней документации репозитория GitHub
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
pip install accelerate
pip install qwen-omni-utils[decord]

Шаг 2: Загрузка и загрузка модели

Скачайте модель Qwen2.5-Omni-7B с платформ, таких как Hugging Face, или используйте официальный образ Docker.

Загрузите модель:

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)

Шаг 3: Подготовка данных LOPT

Подготовьте входные данные, которые могут включать текст, изображения, аудио или видео.

Пример структуры входных данных:

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

Шаг 4: Вывод модели

Сформируйте входные параметры и вызовите модель для генерации вывода:

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

Советы и заключение

Совет 1: Развертывание с помощью Docker - Вы также можете использовать образ Docker, предоставленный Qwen, чтобы упростить процесс развертывания, обеспечивая согласованность в окружении.
Совет 2: Поддержка vLLM - Используя фреймворк vLLM, можно добиться локального оффлайн вывода, особенно для текстовых выводов.

Запуск модели Qwen2.5-Omni-7B — это интересное начинание для разработчиков, стремящихся исследовать мультимодальные взаимодействия и прорывные приложения ИИ. Однако этот процесс может представлять собой определенные трудности, такие как настройка окружения и ограничения по размеру модели. Убедитесь, что у вас достаточно ресурсов GPU и следуйте официальной документации. Наконец, если вы хотите поэкспериментировать с этими техниками, рассмотрите возможность посещения LightNode для получения подходящей поддержки ресурсов GPU.