logo

Qwen 2.5 Vegleiing: Kom raskt i gang, distribusjon og praktiske bruksområde

Oppdatert: 2025-09-05 12:32:56

Kunstig intelligens utviklar seg raskt frå tekstbaserte modellar til ei multimodal tid der system kan forstå ord, bilete og til og med video. Dette opnar for meir naturlege og kraftfulle applikasjonar, frå dokumentautomatisering til intelligent undervisning og multimedieanalyse.

Qwen 2.5, utvikla av Alibaba Cloud, er ein av dei mest avanserte opne multimodale modellane som finst i dag. Han kombinerer språkforståing, høgoppløyst biletehandsaming og videoreasoning i eitt system. I motsetning til mange lukka plattformer kan Qwen 2.5 brukast fritt til forsking og kommersielle prosjekt, noko som gjer han ekstra attraktiv for utviklarar, oppstartar og verksemder som vil bygge eigne AI-løysingar.

Denne vegleiinga viser korleis du kjem i gang med Qwen 2.5. Den går gjennom installasjon, raske eksempel, måtar å distribuere modellen på og reelle bruksområder, slik at du kan ta modellen i bruk i dine eigne prosjekt.

Kva er Qwen 2.5-VL

Qwen 2.5-VL er den nyaste generasjonen vision-language-modellar under Tongyi Qianwen-prosjektet. Han kombinerer store språkmodellar med avansert bileteanalyse og videoforståing. Serien inkluderer modellar med 3B, 7B, 32B og 72B parameter. Mindre modellar passar best til lokale eksperiment, medan dei største gir topp ytelse til oppgåver i stor skala. Med opp til 128 000 token i kontekstlengde kan Qwen 2.5 behandle heile bøker eller lange samtalar. I motsetning til GPT-4V eller Gemini er Qwen heilt open kjelde, som gjer det enkelt å tilpasse han etter behov.

Installasjon og oppsett

Miljø og lisens

Qwen 2.5-VL er lansert under Apache 2.0-lisensen. Dette betyr at han er fullt open kjelde, og kan brukast både til forsking og kommersiell utvikling utan store restriksjonar.

Modellstorleikar og kontekststøtte

Serien har fleire storleikar på modellparameter, som 3B, 7B, 32B og 72B. Mindre modellar er lettare å køyre lokalt, medan dei største treng kraftige server-GPUar for å yte sitt beste. Alle modellar utanom 72B-versjonen er dekka av open lisens. Qwen 2.5-VL støttar også lang kontekst på opptil 128 000 token, slik at du kan analysere store dokument og samanhengar.

Installering

For å sette opp modellen saman med Hugging Face Transformers, installer dei nødvendige pakkene:

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

Etter installasjon kan du laste inn modell og prosessor med nokre få linjer 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")

Maskinvare og kvantisering

  • 3B- og 7B-versjonane kan køyres på éin moderne GPU, spesielt med kvantiserte versjonar.
  • 32B- og 72B-modellane treng fleire og kraftigare GPU-ar.
  • Kvantisering, som INT8 og INT4, kan redusere minnebruk, slik at lokal køyreing blir meir praktisk og nøyaktig nok.

Kjapp oppstart med Transformers

Når miljøet er klart, kan du ta i bruk Qwen 2.5-VL med nokre få kodelinjer. Hugging Face Transformers-biblioteket gjev eit enkelt grensesnitt for tekst-, bilete- og videoinput.

Last inn modell og prosessor

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")

Biletebaserte spørsmål og svar

For eksempel, om du har eit fakturabilete og vil henta ut informasjon:

from PIL import Image
image = Image.open("invoice_sample.png")
question = "Kva er totalbeløpet på denne fakturaen?"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))

Videoforståing

Qwen 2.5-VL støttar også videoinput, slik at du kan oppsummere eller analysere klipp:

video_path = "meeting_clip.mp4"question = "Oppsummer hovudpunkta i denne videoen."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 input

Du kan også gi fleire bilete eller ein kombinasjon av bilete og video i éin forespørsel, for meir avansert reasoning.

Lokal distribusjon med webdemo og Ollama

Qwen 2.5-VL er ikkje avgrensa til API-kall eller Python-skript. Du kan også køyre modellen lokalt med brukarvennlege grensesnitt og lette køyrealternativ.

Webdemo for lokal testing

Den offisielle koden inkluderer eit web_demo_mm-skript som startar eit enkelt nettgrensesnitt. I denne demoen kan du laste opp bilete eller videofiler og samarbeide med modellen i ei chatte-liknande form. Det er ein kjapp måte å teste multimodale eigenskapar på utan å skrive eigen kode.

For å starte demoen, køyr denne kommandoen i prosjektmappa:

python web_demo_mm.py

Når serveren er opna, kan du bruke grensesnittet i nettlesaren, legge inn tekst eller laste opp media. Dette er ideelt for raske forsøk og prototyping.

Videochat i sanntid

Utviklarane har også lagt ved ein sanntids videochat-demo. Her kan du streame frå webcam eller video og stille spørsmål om innhaldet direkte til modellen. Dette viser styrken til Qwen 2.5-VL i dynamiske situasjonar som oppsyn eller interaktiv læring.

Køyre Qwen med Ollama

For dei som vil ha ei lett løysing, kan Qwen 2.5 også køyrast på Ollama. Ollama gjev eit enkelt miljø for store modellar lokalt. Når det er installert, kan du laste Qwen 2.5 med éin kommando og begynne å bruke modellen utan komplisert oppsett.

Denne metoden passar spesielt for dei som vil unngå omfattande konfigurasjon og prøve Qwen på eigen laptop eller PC utan mykje Python-kunnskap.

Vanleg bruk: Zero-shot objektdeteksjon

Ein av dei mest praktiske bruksområda for Qwen 2.5-VL er zero-shot objektdeteksjon. I motsetning til tradisjonelle datavisjon-system som treng merka treningsdata, kan Qwen oppdage objekt berre ved å få ein naturleg språkbeskriving av kva som skal finnes.

Det betyr at du kan gjere oppgåver som "finn alle koppar på bordet" eller "finn alle trafikklys på dette biletet" utan å lage eigne datasett. Modellen kan til og med returnere bokskoordinat i strukturert format som JSON, som gjer han nyttig vidare i automatiseringsløysingar.

Eksempel på arbeidsflyt

  • Gje eit bilete som input.
  • Be Qwen identifisere relevante objekt med vanleg tekst.
  • Modellen returnerer koordinat og etikettar i JSON-format.
  • Resultat kan visualiserast eller brukast vidare i applikasjonar.

Eksempelkode

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessorfrom PIL import Imageimport torch, json
# Last inn modell og prosessor
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")
# Inputbilete
image = Image.open("street_scene.jpg")
prompt = "Oppdag alle bilar og trafikklys i dette biletet og returner resultat som JSON."
# Preprosessering og generering
inputs = 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)
# Hent ut resultat om det liknar JSON
try:
   parsed = json.loads(result[0])print(parsed)except:print(result)

Kvifor det er nyttig

Denne metoden reduserer behovet for dyre annoteringsprosjekt. Utviklarar kan bruke Qwen 2.5-VL til butikkanalyse, trafikkoppfølging, robotikk og smartby, nesten utan oppsett.

Ytelse og finjustering

Benchmark-ytelse

Qwen 2.5-VL er testa på mange multimodale oppgåver. Han viser gode resultat for dokumentspørsmål (DocVQA), optisk teikngjenkjenning og langkontekst reasoning. Sammenlikna med mange andre opne alternativ er han spesielt god på komplekse dokument og video.

Modellen støttar også input på opptil 128K token, slik at du kan analysere bøker, rapportar eller samtalar i stor skala utan å miste kontekst. Dette gjer han til ein av dei mest kapable open source-modellane for lange kontekstar.

Alternativ for finjustering

Grunnmodellane er allereie veldig sterke, men mange utviklarar vil tilpasse Qwen 2.5-VL til spesielle områder. Du kan finjustere med desse metodane:

  • Full finjustering: Oppdatering av alle modellparametrar for maksimal tilpassing, best eigna for organisasjonar med store rekneressursar.
  • Parameter-effektiv finjustering: Bruk av teknikkar som LoRA eller QLoRA for å tilpasse modellen med mykje færre parameterar. Dette er kostnadseffektivt og mykje brukt i produksjon.
  • Domene-tilpassing: Trening med spesialiserte datasett, som medisinske bilete, finansrapportar eller juridiske kontraktar, for å auke nøyaktigheita innan smale fagfelt.

Kvantisering og optimalisering

For å gjere utrullinga meir praktisk, kan utviklarar bruke kvantiserte versjonar av modellen med INT8- eller INT4-presisjon. Dette reduserer GPU-minnekrava og gjer utleiinga raskare, samstundes som ein opprettheld akseptabel nøyaktigheit. Slike optimaliseringar er viktige når Qwen 2.5 køyrer lokalt eller i skymiljø med avgrensa ressursar.

Feilsøking og tips

Unngå dekodingsløkker

I nokre tilfelle kan modellen lage gjentakande eller ufullstendige svar. For å hindre dette, juster dekodingsparametrane som temperature, top_p eller max_new_tokens. Ei balansert oppsett gir oftast meir stabile svar.

Maskinvareavgrensingar

Større modellar som 32B eller 72B krev mykje GPU-minne. Får du minnefeil, kan du vurdere å bruke ein mindre variant (3B eller 7B), eller ta i bruk kvantisering (INT8 eller INT4). Desse vala reduserer behovet for VRAM, men held likevel ytelsen på eit praktisk nivå.

Val av dekodar

Når du arbeider med videoinput, har enkelte brukarar rapportert problem med visse dekodarar. Å bytte frå decord til torchcodec eller andre optimaliserte bibliotek kan betre stabilitet og fart. Sørg for å ha siste versjon av dei nødvendige pakkane installert.

Prompt Engineering

For oppgåver som objektdeteksjon eller dokumentanalyse, bør du vere klar i instruksjonane. For eksempel kan du be modellen om å "returnere resultat i JSON-format" eller "oppsummere i punktliste". Tydelige prompt gir mindre forvirring og meir nyttige svar.

Batch-prosessering

Om du behandlar fleire bilete eller videoar, kan det å batche input spare både tid og ressursar. Bruk prosessoren sine innebygde batch-funksjonar i staden for å køyre kvar fil for seg. Dette hjelper også modellen å halde konteksten mellom relaterte input.

Konklusjon

Qwen 2.5-VL viser korleis opne modellar kan konkurrere med lukka system innan multimodal KI. Med kraftig OCR, videoforståing og evne til å handtere lange kontekstar, er det eit praktisk verktøy både for utviklarar og verksemder. Apache 2.0-lisensen gir fleksibilitet, og modeller i ulike storleikar passar til mange bruksområde. Når framtidige versjonar får støtte for lyd og 3D, er Qwen godt posisjonert som eit sterkt val for dei som jobbar med avansert multimodal KI.

Vanlege spørsmål og utvida tema

Kan Qwen 2.5-VL brukast via ein API?
Ja. I tillegg til lokal installasjon, kan Qwen 2.5-VL nåast gjennom sky-API-ar, noko som gjer det lettare å integrere i nett- og mobilappar.

Kva plattformer støttar Qwen 2.5?
Modellen kan rullast ut på lokale maskiner, bedriftsserverar eller dei største skyleverandørane. Docker-avbilete finst også for enklare oppsetting.

Korleis vel eg rett modellstorleik?
For utprøving eller enkle appar anbefalast 3B- eller 7B-versjonen. Verksemder med kraftig maskinvare kan dra nytte av 32B- eller 72B-variantane for høgast mogleg ytelse.

Støttar Qwen 2.5 strukturerte resultat?
Ja. Modellen kan lage resultat i JSON-, tabell- eller nøkkel-verdi-format om du spør om det, noko som er nyttig for datauttrekk eller automatisert rapportering.