logo

Qwen 2.5 Anleitung: Schnellstart, Deployment und reale Anwendungsfälle

Aktualisiert am: 2025-09-05 12:32:56

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant über reine Textmodelle hinaus und tritt in eine multimodale Ära ein, in der Systeme Wörter, Bilder und sogar Videos verstehen können. Dieser Wandel eröffnet neue, natürlichere und leistungsfähigere Anwendungen – von der Dokumentenautomatisierung bis zur intelligenten Nachhilfe und Multimedia-Analyse.

Qwen 2.5, entwickelt von Alibaba Cloud, ist eines der fortschrittlichsten Open-Source-Multimodal-Modelle, die heute verfügbar sind. Es vereint Sprachverständnis, hochauflösende Bildverarbeitung und Videoreasoning in einem einzigen System. Im Gegensatz zu vielen geschlossenen Plattformen kann Qwen 2.5 frei für Forschung und kommerzielle Zwecke genutzt werden, was es für Entwickler, Start-ups und Unternehmen attraktiv macht, die praktische KI-Lösungen bauen möchten.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie mit Qwen 2.5 starten. Er erklärt Installation, Schnellstart-Beispiele, Deployment-Methoden und Anwendungsfälle aus der Praxis, damit Sie das Modell für Ihre eigenen Projekte einsetzen können.

Was ist Qwen 2.5-VL

Qwen 2.5-VL ist die neueste Generation von Vision-Language-Modellen im Tongyi Qianwen-Projekt. Es kombiniert leistungsstarke Sprachverarbeitung mit hochauflösender Bildanalyse und Videoverständnis. Die Modellfamilie umfasst Varianten mit 3B, 7B, 32B und 72B Parametern. Kleinere Modelle eignen sich gut für lokale Tests, während größere Varianten Höchstleistungen bei unternehmensweiten Aufgaben bieten. Mit einer Kontextlänge von bis zu 128.000 Tokens kann Qwen 2.5 ganze Bücher oder lange Gespräche verarbeiten. Anders als GPT-4V oder Gemini ist Qwen vollständig Open Source und ermöglicht flexible Nutzung.

Installation und Einrichtung

Umgebung und Lizenz

Qwen 2.5-VL wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht. Das bedeutet, es ist vollständig Open Source und darf sowohl in Forschungs- als auch in kommerziellen Projekten ohne wesentliche Einschränkungen eingesetzt werden.

Modellgrößen und Kontextunterstützung

Die Modellfamilie umfasst verschiedene Größen – etwa 3B, 7B, 32B und 72B Parameter. Kleinere Modelle lassen sich leichter lokal betreiben, während das größte Modell die höchste Leistung bietet, aber Server-GPUs benötigt. Alle Modelle außer der 72B-Version werden durch die Open-Source-Lizenz abgedeckt. Qwen 2.5-VL verarbeitet zudem lange Kontext-Eingaben mit bis zu 128.000 Tokens, wodurch sich auch umfangreiche Dokumente und lange Unterhaltungen analysieren lassen.

Installationsschritte

Um das Modell mit Hugging Face Transformers einzurichten, installieren Sie die benötigten Pakete:

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate
pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8

Nach der Installation können das Modell und der Prozessor mit wenigen Zeilen Python geladen werden:

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

Hardware und Quantisierung

  • Die 3B- und 7B-Versionen können auf einer einzelnen modernen GPU laufen – insbesondere, wenn quantisierte Varianten genutzt werden.
  • Die 32B- und 72B-Modelle benötigen leistungsstärkere Multi-GPU-Setups.
  • Quantisierungsoptionen wie INT8 oder INT4 verringern den Speicherverbrauch, was lokale Deployments praktikabler macht und trotzdem eine akzeptable Genauigkeit ermöglicht.

Schnellstart mit Transformers

Sobald die Umgebung steht, lässt sich Qwen 2.5-VL mit wenigen Zeilen Code nutzen. Die Hugging Face Transformers-Bibliothek bietet eine einfache Schnittstelle für Text-, Bild- und Videoeingaben.

Modell und Prozessor laden

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessorimport torch
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
   torch_dtype=torch.float16,
   device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

Fragen zu Bildern beantworten

Zum Beispiel: Wenn Sie ein Rechnungsbild haben und Informationen daraus extrahieren möchten:

from PIL import Image
image = Image.open("invoice_sample.png")
question = "What is the total amount on this invoice?"inputs = processor(text=question, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)print(processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

Videoverstehen

Qwen 2.5-VL unterstützt auch Videoeingaben, sodass Sie beispielsweise Clips zusammenfassen oder analysieren können:

video_path = "meeting_clip.mp4"question = "Summarize the main discussion points in this video."inputs = processor(text=question, videos=video_path, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)print(processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

Multimodale Eingaben

Sie können auch mehrere Bilder oder eine Kombination aus Bildern und Video in einer Anfrage angeben, um komplexere Analysen durchzuführen.

Lokale Ausführung mit Web-Demo und Ollama

Qwen 2.5-VL ist nicht nur auf API-Aufrufe oder Python-Skripte beschränkt. Sie können das Modell auch lokal mit benutzerfreundlichen Oberflächen und schlanken Laufzeitoptionen ausführen.

Web-Demo für lokale Tests

Das offizielle Repository enthält ein web_demo_mm-Skript, mit dem eine einfache webbasierte Oberfläche gestartet wird. Dort können Sie Bilder oder Videodateien hochladen und mit dem Modell im Chat-Format interagieren. So lassen sich die multimodalen Funktionen schnell testen – ganz ohne eigenen Code zu schreiben.

Um die Demo zu starten, führen Sie folgenden Befehl im Projektverzeichnis aus:

python web_demo_mm.py

Nach dem Start erreichen Sie die Oberfläche im Browser, können Texte eingeben und Medien hochladen. Diese Lösung eignet sich perfekt für schnelles Ausprobieren und Prototyping.

Echtzeit-Videochat-Demo

Ein weiteres Beispiel der Entwickler ist eine Echtzeit-Videochat-Demo. Damit können Sie Bilder aus einer Webcam oder einer Videoquelle streamen und dem Modell direkt Fragen zum Inhalt stellen. Das zeigt die Stärken von Qwen 2.5-VL in dynamischen Szenarien, wie etwa Überwachung oder interaktiver Nachhilfe.

Qwen mit Ollama starten

Wer eine besonders leichtgewichtige Anwendung bevorzugt, kann Qwen 2.5 auch mit Ollama betreiben. Ollama stellt eine einfach nutzbare Umgebung bereit, um große Modelle lokal auszuführen. Nach der Installation lässt sich das Qwen 2.5-Modell mit einem einzigen Befehl abrufen und sofort nutzen – ganz ohne aufwändige Konfiguration.

Diese Methode ist besonders nützlich für alle, die wenig einrichten möchten und Qwen unkompliziert auf Laptop oder Desktop ausprobieren wollen, ohne tiefgehende Python-Kenntnisse zu haben.

Typische Anwendung: Zero-Shot-Objekterkennung

Eine der praktischsten Anwendungen von Qwen 2.5-VL ist die Zero-Shot-Objekterkennung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computer-Vision-Systemen, die gelabelte Trainingsdaten brauchen, kann Qwen Objekte alleine anhand einer natürlichsprachlichen Beschreibung erkennen.

Damit können Sie Aufgaben wie "Finde alle Tassen auf dem Tisch" oder "Suche alle Ampeln auf diesem Foto" lösen – und das ganz ohne eigene Datensätze vorzubereiten. Das Modell gibt sogar die Begrenzungsboxen als Koordinaten etwa im JSON-Format aus und ist damit ideal für automatisierte Weiterverarbeitungen.

Beispielablauf

  • Stellen Sie ein Bild als Eingabe bereit.
  • Bitten Sie Qwen, gewünschte Objekte per Text zu erkennen.
  • Das Modell gibt Koordinaten und Labels im JSON-Format zurück.
  • Die Ergebnisse lassen sich visualisieren oder in andere Anwendungen integrieren.

Beispiel-Code

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessorfrom PIL import Imageimport torch, json
# Modell und Prozessor ladenmodel = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")
# Eingabebildimage = Image.open("street_scene.jpg")
prompt = "Detect all cars and traffic lights in this image and return results as JSON."
# Vorverarbeitung und Analyseinputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
result = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
# Ausgabe parsen (falls im JSON-Format)
try:
   parsed = json.loads(result[0])print(parsed)except:print(result)

Warum das wichtig ist

Dieser Ansatz macht teure Annotation überflüssig. Entwickler können Qwen 2.5-VL damit schnell in Bereichen wie Einzelhandelsanalytik, Verkehrsüberwachung, Robotik oder Smart City-Lösungen einsetzen – fast ohne Vorlauf.

Leistung und Feintuning

Benchmark-Leistung

Qwen 2.5-VL wurde für eine breite Palette multimodaler Aufgaben getestet. Es erzielt sehr gute Ergebnisse beim Beantworten von Dokument-Fragen (DocVQA), bei Texterkennung (OCR) und bei komplexen Analysen mit langem Kontext. Im Vergleich zu vielen anderen Open-Source-Lösungen überzeugt es besonders bei anspruchsvollen Dokumenten und Videoeingaben.

Das Modell unterstützt zudem Eingaben mit bis zu 128K Tokens. So lassen sich auch Bücher, Berichte oder längere Unterhaltungen in großem Stil analysieren, ohne den Zusammenhang zu verlieren. Damit gehört Qwen 2.5-VL zu den leistungsstärksten Open-Source-Modellen für Aufgaben mit langem Kontext.

Feintuning-Optionen

Obwohl die Basismodelle schon sehr leistungsfähig sind, möchten viele Entwickler Qwen 2.5-VL für spezielle Bereiche anpassen. Zu den Feintuning-Möglichkeiten gehören zum Beispiel:

  • Vollständiges Fine-Tuning: Alle Modellparameter werden aktualisiert, um maximale Anpassung zu ermöglichen – ideal für Organisationen mit großen Rechenressourcen.
  • Parameter-effizientes Fine-Tuning: Es werden Methoden wie LoRA oder QLoRA verwendet, um das Modell mit deutlich weniger Parametern anzupassen. Dies ist kosteneffizient und weit verbreitet in der Produktion.
  • Domänenanpassung: Training mit speziellen Datensätzen wie medizinischen Bildern, Finanzberichten oder juristischen Verträgen, um die Genauigkeit in spezialisierten Bereichen zu erhöhen.

Quantisierung und Optimierung

Um die Bereitstellung praktikabler zu machen, können Entwickler quantisierte Versionen des Modells mit INT8- oder INT4-Präzision verwenden. Dies verringert den GPU-Speicherbedarf und beschleunigt das Inferenz-Tempo, während eine akzeptable Genauigkeit erhalten bleibt. Solche Optimierungen sind besonders wichtig, wenn Qwen 2.5 lokal oder in Cloud-Umgebungen mit begrenzten Ressourcen ausgeführt wird.

Fehlerbehebung und Tipps

Vermeidung von Decodierungsschleifen

In einigen Fällen kann das Modell sich wiederholende oder unvollständige Ausgaben erzeugen. Um dies zu verhindern, passen Sie die Decodierungsparameter wie temperature, top_p oder max_new_tokens an. Eine ausgewogene Konfiguration sorgt oft für stabilere Antworten.

Hardware-Beschränkungen

Große Modelle wie die Varianten 32B oder 72B benötigen viel GPU-Speicher. Wenn Speicherfehler auftreten, nutzen Sie eine kleinere Version (3B oder 7B) oder wenden Sie Quantisierung (INT8 oder INT4) an. Diese Optionen reduzieren den Bedarf an VRAM, während die Leistung auf einem praktikablen Niveau bleibt.

Wahl des Decoders

Beim Arbeiten mit Videoeingaben berichten einige Nutzer von Problemen mit bestimmten Decodern. Ein Wechsel von decord zu torchcodec oder anderen optimierten Bibliotheken kann die Stabilität und Geschwindigkeit verbessern. Achten Sie darauf, stets die neueste Version der benötigten Pakete zu installieren.

Prompt Engineering

Bei Aufgaben wie Objekterkennung oder Dokumentenanalyse seien Sie möglichst präzise in Ihren Anweisungen. Bitten Sie das Modell beispielsweise, "Ergebnisse im JSON-Format auszugeben" oder "in Stichpunkten zusammenzufassen". Klare Prompts verringern Unklarheiten und steigern den Nutzen der Ausgaben.

Batch-Verarbeitung

Wenn Sie mehrere Bilder oder Videos verarbeiten, sparen Sie mit dem Stapeln von Eingaben Zeit und Ressourcen. Verwenden Sie die integrierten Batching-Funktionen des Prozessors, statt jede Datei einzeln zu bearbeiten. Das hilft dem Modell auch, den Zusammenhang zwischen den Eingaben besser zu erfassen.

Fazit

Qwen 2.5-VL zeigt, dass Open-Source-Modelle mit geschlossenen Systemen in der multimodalen KI mithalten können. Mit starker OCR, Videoverarbeitung und Fähigkeiten für lange Kontexte ist es ein praktisches Werkzeug für Entwickler und Unternehmen. Die Apache 2.0-Lizenz bietet Flexibilität, und dank skalierbarer Modellgrößen gibt es eine Lösung für verschiedenste Anwendungen. Da zukünftige Versionen um Audio und 3D erweitert werden, bleibt Qwen eine starke Wahl für alle, die mit moderner multimodaler KI arbeiten wollen.

FAQ und weitere Themen

Kann Qwen 2.5-VL über eine API genutzt werden?
Ja. Neben der lokalen Ausführung ist der Zugriff auf Qwen 2.5-VL über Cloud-APIs möglich, was die Integration in Web- oder Mobile-Anwendungen erleichtert.

Welche Plattformen unterstützen Qwen 2.5?
Das Modell kann auf lokalen Rechnern, Unternehmensservern oder großen Cloud-Plattformen bereitgestellt werden. Für eine vereinfachte Einrichtung stehen auch Docker-Images zur Verfügung.

Wie wähle ich die richtige Modellgröße?
Für Experimente oder leichte Anwendungen werden die Versionen 3B oder 7B empfohlen. Unternehmen mit leistungsfähiger Hardware profitieren von den Varianten 32B oder 72B für maximale Performance.

Unterstützt Qwen 2.5 strukturierte Ausgaben?
Ja. Das Modell kann bei entsprechender Aufforderung Ergebnisse im JSON-, Tabellen- oder Schlüssel-Wert-Format erzeugen – ideal für Datenauswertung oder automatisierte Berichterstattung.