Qwen 2.5 Tutorial: Snelstart, Implementatie en Praktische Use Cases

Laatst bijgewerkt op: 2025-09-05 12:32:56

Kunstmatige intelligentie beweegt zich snel voorbij alleen tekstmodellen en gaat naar een multimodaal tijdperk, waarin systemen woorden, afbeeldingen en zelfs video begrijpen. Deze verschuiving maakt de weg vrij voor meer natuurlijke en krachtige toepassingen, van documentautomatisering tot slimme tutoring en multimedia-analyse.

Qwen 2.5, ontwikkeld door Alibaba Cloud, is een van de meest geavanceerde open-source multimodale modellen die momenteel beschikbaar zijn. Het combineert taalbegrip, beeldverwerking met hoge resolutie en videoanalyse in één systeem. In tegenstelling tot veel gesloten platforms kan Qwen 2.5 vrij worden gebruikt voor zowel onderzoek als commerciële doeleinden, waardoor het een aantrekkelijke keuze is voor ontwikkelaars, startups en bedrijven die praktische AI-oplossingen willen bouwen.

Deze gids legt uit hoe je aan de slag gaat met Qwen 2.5. Je leert over installatie, snelstartvoorbeelden, implementatiemethoden en praktische toepassingsscenario's, zodat je het model direct kunt inzetten voor je eigen projecten.

Wat is Qwen 2.5-VL

Qwen 2.5-VL is de nieuwste generatie visie-taalmodellen binnen het Tongyi Qianwen-project. Het brengt geavanceerde taalverwerking samen met analyse van afbeeldingen met hoge resolutie en video-inzicht. De serie bevat varianten met 3B, 7B, 32B en 72B parameters. Kleinere varianten zijn geschikt voor lokale experimenten, terwijl grote modellen hoge prestaties leveren bij enterprise-taken. Met een contextlengte tot 128.000 tokens kan Qwen 2.5 complete boeken of lange gesprekken verwerken. In tegenstelling tot GPT-4V of Gemini is Qwen volledig open source, wat flexibele adoptie mogelijk maakt.

Installatie en Setup

Omgeving en Licentie

Qwen 2.5-VL wordt uitgebracht onder de Apache 2.0-licentie. Dit betekent dat het volledig open source is en zonder grote beperkingen gebruikt kan worden in zowel onderzoek als commerciële projecten.

Modelgroottes en Contextondersteuning

De serie bevat verschillende groottes zoals 3B, 7B, 32B en 72B. Kleiner modellen zijn makkelijker lokaal te draaien, terwijl het grootste model de hoogste prestaties biedt maar serverklasse GPU's vereist. Alle modellen behalve de 72B-variant vallen onder de open licentie. Qwen 2.5-VL ondersteunt ook lange contextinvoer tot 128.000 tokens, waardoor het geschikt is om lange documenten en gesprekken te analyseren.

Installatiestappen

Om het model in te stellen met Hugging Face Transformers, installeer de benodigde pakketten:

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

Eenmaal geïnstalleerd kun je het model en de processor laden met slechts een paar regels Python:

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 en Kwantisatie

  • De 3B- en 7B-versies draaien op één moderne GPU, vooral met gekwantiseerde versies.
  • De 32B- en 72B-modellen hebben krachtigere multi-GPU setups nodig.
  • Kwantisatie-opties zoals INT8 of INT4 verminderen het geheugenverbruik, waardoor lokale implementatie praktischer wordt met behoud van een acceptabele nauwkeurigheid.

Snelstart met Transformers

Wanneer de omgeving is ingesteld kun je Qwen 2.5-VL meteen gebruiken met slechts een paar regels code. De Hugging Face Transformers-bibliotheek biedt een eenvoudige interface voor tekst, afbeelding en video-invoer.

Model en Processor 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")

Afbeeldingsvraagbeantwoording

Stel je hebt een afbeelding van een factuur en wilt informatie eruit halen:

from PIL import Image
image = Image.open("invoice_sample.png")
question = "Wat is het totaalbedrag op deze factuur?"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))

Videoanalyse

Qwen 2.5-VL ondersteunt ook videoinvoer, zodat je clips kunt samenvatten of analyseren:

video_path = "meeting_clip.mp4"question = "Vat de belangrijkste bespreekpunten in deze video samen."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 Invoer

Je kunt ook meerdere afbeeldingen of een combinatie van afbeeldingen en video in één verzoek aanbieden voor complexere analyses.

Lokale Implementatie met Webdemo en Ollama

Qwen 2.5-VL is niet beperkt tot API-aanroepen of Python-scripts. Je kunt het model ook lokaal draaien met gebruiksvriendelijke interfaces en lichte runtime-opties.

Webdemo voor Lokale Testen

De officiële repository bevat een web_demo_mm-script dat een eenvoudige webgebaseerde interface start. Met deze demo kun je afbeeldingen of videobestanden uploaden en in een chatachtige vorm met het model communiceren. Het is een snelle manier om multimodale mogelijkheden te testen zonder eigen code te schrijven.

Om de demo te starten, voer je het volgende commando uit in de projectmap:

python web_demo_mm.py

Na het starten kun je de interface openen in je browser, waar je prompts invoert en media uploadt. Deze setup is ideaal voor snelle verkenning en prototyping.

Realtime Videochat-demo

Een ander voorbeeld van de ontwikkelaars is een realtime videochat-demo. Hierbij kun je input streamen van een webcam of videobron en het model in real time vragen stellen over de inhoud. Zo wordt de kracht van Qwen 2.5-VL duidelijk in dynamische situaties zoals monitoring of interactieve tutoring.

Qwen draaien met Ollama

Voor gebruikers die een lichte ervaring willen, is Qwen 2.5 ook beschikbaar op Ollama. Ollama biedt een eenvoudig te gebruiken runtime-omgeving om grote modellen lokaal te draaien. Na installatie kun je Qwen 2.5 downloaden met één simpele opdracht en direct aan de slag zonder uitgebreide setup.

Deze methode is vooral handig voor wie minimale configuratie wil en Qwen wil proberen op een laptop of desktop, zonder veel kennis van Python-omgevingen.

Algemene Use Case: Zero-Shot Objectdetectie

Een van de meest praktische toepassingen van Qwen 2.5-VL is zero-shot objectdetectie. In tegenstelling tot traditionele vision-systemen die gelabelde trainingsdata nodig hebben, kan Qwen objecten detecteren simpelweg door een natuurlijke taalbeschrijving van wat gezocht moet worden.

Je kunt dus taken uitvoeren zoals “zoek alle kopjes op de tafel” of “alle verkeerslichten in deze foto” zonder een speciaal samengestelde dataset. Het model kan zelfs de coördinaten van objecten als bounding boxes in een gestructureerd formaat zoals JSON uitvoeren, wat handig is voor verdere automatisering.

Voorbeeldworkflow

  • Geef een afbeelding als invoer.
  • Vraag Qwen om objecten van interesse te identificeren met gewone tekst.
  • Het model geeft coördinaten en labels terug in JSON-formaat.
  • De resultaten kun je visualiseren of opnemen in vervolgapplicaties.

Voorbeeldcode

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessorfrom PIL import Imageimport torch, json
# Model en processor 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")
# Invoerafbeeldingimage = Image.open("street_scene.jpg")
prompt = "Detecteer alle auto's en verkeerslichten in deze afbeelding en geef de resultaten als JSON."
# Preprocessing en generereninputs = 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)
# Output parsen (indien JSON-formaat)
try:
   parsed = json.loads(result[0])print(parsed)except:print(result)

Waarom Het Belangrijk Is

Deze aanpak vermindert de behoefte aan dure annotatieprojecten. Ontwikkelaars kunnen Qwen 2.5-VL direct toepassen op gebieden als retail analytics, verkeersmonitoring, robotica en smart city-toepassingen met minimale setup.

Prestaties en Fine-Tuning

Benchmarkprestaties

Qwen 2.5-VL is getest op diverse multimodale taken. Het toont sterke resultaten in documentvraagbeantwoording (DocVQA), optische tekenherkenning en redeneren met lange contexten. In vergelijking met veel open-source alternatieven presteert het bijzonder goed in het verwerken van complexe documenten en video-invoer.

Het model ondersteunt bovendien invoer tot 128K tokens, waardoor grootschalige analyse van boeken, rapporten of lange gesprekken mogelijk is zonder verlies van context. Dit maakt Qwen een van de krachtigste open-source modellen voor redeneren met lange context.

Fine-Tuning Opties

Hoewel de basismodellen al zeer capabel zijn, willen veel ontwikkelaars Qwen 2.5-VL aanpassen voor specifieke vakgebieden. Fine-tuningopties zijn onder andere:

  • Volledige fine-tuning: Alle modelparameters worden bijgewerkt voor maximale aanpassing. Dit is het meest geschikt voor organisaties met grote rekenkracht.
  • Parameter-efficiënte fine-tuning: Technieken zoals LoRA of QLoRA gebruiken om het model aan te passen met veel minder parameters. Dit is kostenefficiënt en wordt veel gebruikt in productieomgevingen.
  • Domeinaanpassing: Trainen met gespecialiseerde datasets, zoals medische beelden, financiële rapporten of juridische contracten, om de nauwkeurigheid in specifieke vakgebieden te verbeteren.

Quantisatie en optimalisatie

Om implementatie praktischer te maken, kunnen ontwikkelaars gequantiseerde versies van het model gebruiken met INT8- of INT4-nauwkeurigheid. Dit vermindert het GPU-geheugengebruik en versnelt de inferentie, terwijl de nauwkeurigheid acceptabel blijft. Dergelijke optimalisaties zijn cruciaal bij het draaien van Qwen 2.5 lokaal of in cloudomgevingen met beperkte middelen.

Probleemoplossing en tips

Decodering-loops vermijden

In sommige gevallen kan het model herhalende of onvolledige uitvoer genereren. Om dit te voorkomen, pas je de decodeerparameters aan, zoals temperature, top_p of max_new_tokens. Een evenwichtige configuratie zorgt vaak voor stabielere reacties.

Hardwarebeperkingen

Grote modellen zoals de 32B- of 72B-varianten vereisen veel GPU-geheugen. Krijg je een out-of-memory-fout, overweeg dan een kleinere variant (3B of 7B) te gebruiken, of pas quantisatie toe (INT8 of INT4). Deze opties verlagen de VRAM-behoeften terwijl de prestaties bruikbaar blijven.

Decoderkeuze

Bij werken met video-invoer hebben sommige gebruikers problemen gemeld met specifieke decoders. Overschakelen van decord naar torchcodec of andere geoptimaliseerde libraries kan de stabiliteit en snelheid verbeteren. Zorg ervoor dat je de nieuwste versie van de benodigde pakketten installeert.

Prompt engineering

Voor taken zoals objectherkenning of documentanalyse is het belangrijk om duidelijke instructies te geven. Vraag het model bijvoorbeeld om "resultaten in JSON-formaat terug te sturen" of "samen te vatten in opsommingstekens". Duidelijke prompts verminderen onduidelijkheid en vergroten de bruikbaarheid van de output.

Batchverwerking

Als je meerdere afbeeldingen of video's verwerkt, kun je tijd en middelen besparen door batches te maken. Gebruik de ingebouwde batchfuncties van de processor in plaats van elk bestand apart te verwerken. Dit helpt het model ook om context te behouden over gerelateerde invoer.

Conclusie

Qwen 2.5-VL laat zien hoe open-source modellen kunnen concurreren met gesloten systemen in multimodale AI. Met krachtige OCR, videoredeneerfuncties en mogelijkheden voor lange contexten is het een praktisch hulpmiddel voor zowel ontwikkelaars als bedrijven. Dankzij de Apache 2.0-licentie is het flexibel in gebruik, en door de schaalbare modelgroottes past het bij uiteenlopende toepassingen. Naarmate toekomstige versies uitbreiden naar audio en 3D, blijft Qwen een sterke keuze voor iedereen die wil werken met geavanceerde multimodale AI.

Veelgestelde vragen en uitbreidingsonderwerpen

Kan Qwen 2.5-VL gebruikt worden via een API?
Ja. Naast lokale implementatie is Qwen 2.5-VL toegankelijk via cloud-API's, waardoor integratie met web- of mobiele apps eenvoudiger wordt.

Op welke platforms wordt Qwen 2.5 ondersteund?
Het model kan worden ingezet op lokale computers, bedrijfsservers of grote cloudplatforms. Ook zijn er Docker-images beschikbaar voor een eenvoudige installatie.

Hoe kies ik het juiste modelformaat?
Voor experimenten of lichte toepassingen worden de 3B- of 7B-versies aangeraden. Bedrijven met sterkere hardware kunnen profiteren van de 32B- of 72B-varianten voor maximale prestaties.

Ondersteunt Qwen 2.5 gestructureerde uitvoer?
Ja. Het model kan resultaten genereren in JSON-, tabel- of key-value-formaten op verzoek, wat handig is voor data-extractie of automatische rapportage.