logo

Qwen 2.5-handledning: Snabbstart, distribution och verkliga användningsområden

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

Artificiell intelligens utvecklas snabbt bortom textbaserade modeller och går in i en multimodal era där system kan förstå ord, bilder och till och med video. Denna förändring öppnar upp för mer naturliga och kraftfulla tillämpningar, från dokumentautomatisering till intelligenta handledare och multimedieanalys.

Qwen 2.5, utvecklad av Alibaba Cloud, är en av de mest avancerade öppna multimodala modellerna som finns idag. Den kombinerar språkförståelse, bildbehandling i hög upplösning och videoförståelse i ett enda system. Till skillnad från många slutna plattformar kan Qwen 2.5 användas fritt för forskning och kommersiellt bruk, vilket gör den till ett attraktivt val för utvecklare, startups och företag som vill bygga praktiska AI-lösningar.

Den här guiden förklarar hur du kommer igång med Qwen 2.5. Den täcker installation, snabbstartexempel, distributionsmetoder och verkliga användningsområden så att du kan börja använda modellen i dina egna projekt.

Vad är Qwen 2.5-VL

Qwen 2.5-VL är den senaste generationen av vision-language-modeller inom Tongyi Qianwen-projektet. Den kombinerar storskalig språkbehandling med bildanalys i hög upplösning och förståelse av video. Familjen innehåller modeller med 3B, 7B, 32B och 72B parametrar. Mindre varianter passar bra för lokala experiment, medan större modeller ger topprestanda för företagsstora uppgifter. Med upp till 128 000 tokens i kontext kan Qwen 2.5 hantera hela böcker eller långa konversationer. Till skillnad från GPT-4V eller Gemini är Qwen helt öppen källkod, vilket möjliggör flexibel användning.

Installation och uppsättning

Miljö och licens

Qwen 2.5-VL släpps under Apache 2.0-licensen. Det betyder att den är helt öppen källkod och kan användas både för forskning och i kommersiella projekt utan större begränsningar.

Modellstorlekar och kontextstöd

Familjen omfattar flera parameterstorlekar som 3B, 7B, 32B och 72B. Mindre modeller är lättare att köra lokalt, medan den största ger högst prestanda men kräver serverklassade GPU:er. Alla modeller förutom 72B-versionen täcks av den öppna licensen. Qwen 2.5-VL stöder också långa kontextuppgifter på upp till 128 000 tokens, vilket gör det möjligt att analysera långa dokument och konversationer.

Installationssteg

För att installera modellen med Hugging Face Transformers, installera de nödvändiga paketen:

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

När det är installerat kan modellen och processorn laddas med bara några rader 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")

Hårdvara och kvantisering

  • Versionerna 3B och 7B kan köras på ett enda modernt grafikkort, särskilt om man använder kvantiserade versioner.
  • Modellerna 32B och 72B kräver kraftigare multi-GPU-uppställningar.
  • Kvantiseringsalternativ som INT8 eller INT4 kan minska minnesanvändningen, vilket gör lokal drift mer praktisk samtidigt som acceptabel noggrannhet bibehålls.

Snabbstart med Transformers

När miljön är klar kan du använda Qwen 2.5-VL med bara några rader kod. Hugging Face Transformers-biblioteket ger ett enkelt gränssnitt för text-, bild- och videoinmatning.

Ladda modellen och processorn

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")

Bildfrågor och svar

Om du till exempel har en fakturabild och vill extrahera information:

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))

Videoförståelse

Qwen 2.5-VL stöder även videoinmatning, vilket gör det möjligt att sammanfatta eller analysera videoklipp:

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))

Multimodal inmatning

Du kan också ge modellen flera bilder eller en kombination av bilder och video i en och samma förfrågan för mer komplex problemlösning.

Lokal distribution med webb-demo och Ollama

Qwen 2.5-VL är inte begränsad till API-anrop eller Python-skript. Du kan också köra modellen lokalt med användarvänliga gränssnitt och lättviktiga runtime-alternativ.

Webb-demo för lokal testning

Det officiella repositoriet innehåller ett web_demo_mm-skript som startar ett enkelt webbaserat gränssnitt. Med denna demo kan du ladda upp bild- eller videofiler och interagera med modellen i chattliknande format. Det är ett snabbt sätt att testa multimodala funktioner utan att skriva egen kod.

För att starta demon, kör följande kommando i projektmappen:

python web_demo_mm.py

När demon är igång kan gränssnittet nås via webbläsaren, där du kan skriva in frågor och ladda upp media. Det här upplägget är perfekt för snabba tester och prototyper.

Demo för videokonversation i realtid

Ett annat exempel från utvecklarna är en demo för videokonversation i realtid. Här kan du strömma in videomaterial från din webbkamera eller videokälla och ställa frågor till modellen om innehållet i realtid. Det visar Qwen 2.5-VL:s styrka i dynamiska situationer som övervakning eller interaktiv handledning.

Köra Qwen med Ollama

För användare som vill ha en smidig upplevelse stöds Qwen 2.5 även i Ollama. Ollama ger en lättanvänd miljö för att köra stora modeller lokalt. När det är installerat kan du hämta Qwen 2.5-modellen med ett enda kommando och börja interagera direkt, utan krånglig installation.

Detta är särskilt användbart för dig som vill ha minimal konfiguration och testa Qwen på din bärbara eller stationära dator utan att lära dig allt om Python-miljöer.

Vanligt användningsfall: Zero-shot objektidentifiering

Ett av de mest praktiska sätten att använda Qwen 2.5-VL är för zero-shot objektidentifiering. Till skillnad från traditionella datorseendesystem som kräver uppmärkta träningsdata kan Qwen identifiera objekt enbart utifrån en språklig beskrivning av vad den ska leta efter.

Det gör det möjligt att till exempel hitta "alla koppar på bordet" eller "alla trafikljus på den här bilden" utan någon särskild dataset. Modellen kan även leverera koordinater för avgränsningsrutor i ett strukturerat format som JSON, vilket är användbart för vidare automatisering.

Exempelarbetsflöde

  • Tillhandahåll en bild som inmatning.
  • Be Qwen identifiera objekt av intresse med enkel text.
  • Modellen returnerar koordinater och etiketter i JSON-format.
  • Resultaten kan visualiseras eller integreras i andra applikationer.

Exempelkod

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessorfrom PIL import Imageimport torch, json
# Ladda modell och processor
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")
# Inmatningsbild
image = Image.open("street_scene.jpg")
prompt = "Detect all cars and traffic lights in this image and return results as JSON."
# Förbehandla och generera
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)
# Tolka utdata (om JSON-liknande)
try:
   parsed = json.loads(result[0])print(parsed)except:print(result)

Varför det är viktigt

Detta angreppssätt minskar behovet av kostsamma märkningsprojekt. Utvecklare kan använda Qwen 2.5-VL för till exempel detaljhandelsanalys, trafikövervakning, robotik och smarta stadsapplikationer med minimalt förarbete.

Prestanda och finjustering

Benchmark-resultat

Qwen 2.5-VL har utvärderats inom många multimodala uppgifter och visar starka resultat för dokumentfrågesvar (DocVQA), optisk teckenigenkänning och resonemang med långa kontexter. Jämfört med många open source-alternativ presterar den extra bra på komplexa dokument och videoinmatning.

Modellen stödjer också inmatning på upp till 128K tokens, vilket möjliggör omfattande analyser av böcker, rapporter eller långa samtal utan att förlora sammanhang. Det gör den till en av de mest avancerade öppna modellerna för resonemang med långa kontexter.

Finjusteringsalternativ

Även om basmodellerna är mycket kapabla finns det många utvecklare som vill anpassa Qwen 2.5-VL för egna behov. Finjusteringsalternativ inkluderar:

  • Fullständig finjustering: Uppdaterar alla modellparametrar för maximal anpassning, bäst för organisationer med stora beräkningsresurser.
  • Parametereffektiv finjustering: Använder tekniker som LoRA eller QLoRA för att anpassa modellen med betydligt färre parametrar. Detta är kostnadseffektivt och ofta använt i produktion.
  • Domänanpassning: Tränar med specialiserade datamängder, till exempel medicinska bilder, ekonomiska rapporter eller juridiska avtal, för att öka noggrannheten inom specifika områden.

Kvantisering och Optimering

För att göra driftsättning mer praktisk kan utvecklare använda kvantiserade versioner av modellen med INT8- eller INT4-precision. Detta minskar GPU-minneskraven och snabbar upp inferensen, samtidigt som tillräcklig noggrannhet bibehålls. Sådana optimeringar är viktiga när Qwen 2.5 körs lokalt eller i molntjänster med begränsade resurser.

Felsökning och Tips

Undvika upprepningsslingor i genereringen

I vissa fall kan modellen generera upprepade eller ofullständiga utdata. För att undvika detta, justera avkodningsparametrarna som temperature, top_p eller max_new_tokens. En balanserad inställning ger oftast mer stabila svar.

Hårdvarubegränsningar

Att köra stora modeller som 32B eller 72B kräver mycket GPU-minne. Om du får felmeddelanden om otillräckligt minne, prova en mindre variant (3B eller 7B) eller tillämpa kvantisering (INT8 eller INT4). Dessa alternativ minskar VRAM-kraven men bibehåller en praktisk prestandanivå.

Val av avkodare

Vid arbete med videoinmatning har vissa användare rapporterat problem med specifika avkodare. Att byta från decord till torchcodec eller andra optimerade bibliotek kan förbättra stabilitet och hastighet. Se till att du har den senaste versionen av nödvändiga paket installerade.

Prompt Engineering

För uppgifter som objektigenkänning eller dokumenttolkning, var tydlig i dina instruktioner. Till exempel, be modellen att "returnera resultat i JSON-format" eller "sammanfatta i punktform". Klara uppmaningar minskar oklarhet och gör utdata mer användbara.

Batch-hantering

Om du behandlar flera bilder eller videor kan det spara tid och resurser att gruppera indata (batchning). Använd processorns inbyggda batch-funktioner istället för att köra varje fil separat. Detta hjälper också modellen att behålla sammanhang mellan relaterade indata.

Slutsats

Qwen 2.5-VL visar hur öppna modeller kan mäta sig med stängda system inom multimodal AI. Med kraftfull OCR, videoförståelse och kapacitet för långa kontexter är det ett praktiskt verktyg för både utvecklare och företag. Dess Apache 2.0-licens ger flexibilitet och de skalbara modellstorlekarna passar många användningsområden. När framtida versioner även stödjer ljud och 3D, ser Qwen ut att förbli ett starkt val för alla som bygger med avancerad multimodal AI.

Vanliga frågor och Tillägg

Kan Qwen 2.5-VL användas via API?
Ja. Förutom lokal driftsättning kan Qwen 2.5-VL nås via moln-API:er, vilket gör det lättare att integrera med webb- eller mobilappar.

Vilka plattformar stöder Qwen 2.5?
Modellen kan driftsättas på lokala datorer, företagsservrar eller större molnplattformar. Docker-images finns också för förenklad installation.

Hur väljer jag rätt modellstorlek?
För test eller enklare applikationer rekommenderas versionerna 3B eller 7B. Företag med kraftfullare hårdvara kan dra nytta av 32B- eller 72B-varianterna för bästa prestanda.

Stöder Qwen 2.5 strukturerad utdata?
Ja. Modellen kan generera resultat i JSON-, tabell- eller nyckel-värde-format vid förfrågan, vilket är användbart för datauttag eller automatiserade rapporter.