logo

Qwen 2.5教程：快速入门，部署方式与实际应用场景

更新时间: 2025-09-05 12:32:56

人工智能正在迅速从单一文本模型迈向多模态时代，系统不仅能理解文字，还能理解图片甚至视频。这样的变化让AI应用更加自然和强大，从文档自动化到智能教学、多媒体分析等领域都有广泛用途。

Qwen 2.5由阿里云研发，是当前最先进的开源多模态模型之一。它集成了语言理解、高分辨率图像处理和视频推理于一体。与许多封闭的平台不同，Qwen 2.5可在科研与商业项目中免费使用，因此很受开发者、初创企业和大型企业欢迎，非常适合打造真正实用的AI解决方案。

本指南将介绍如何快速开始使用Qwen 2.5，包括安装方法、入门示例、部署方式及实际应用场景，帮助你在自己的项目中快速投入使用。

什么是Qwen 2.5-VL

Qwen 2.5-VL是“通义千问”项目旗下最新一代视觉-语言模型。它结合了大规模语言处理、高分辨率图像分析和视频理解。该系列包含3B、7B、32B和72B参数量的模型，小型版本适合本地实验，大型版本则适合企业级任务，具有业界领先的性能。Qwen 2.5支持最长128,000个Token上下文，可以处理整本书或长时间对话。与GPT-4V、Gemini不同，Qwen完全开源，能灵活部署和使用。

安装与配置

环境与授权协议

Qwen 2.5-VL采用Apache 2.0许可协议，完全开源，可自由用于科研和商业项目，无需担心限制。

模型大小与上下文支持

该系列模型有多种参数规模：3B、7B、32B和72B。小型模型方便本地运行，最大模型需要服务器级GPU，但性能最强。除72B版本外，所有模型均为开源授权。Qwen 2.5-VL支持最长128,000 Token的上下文，适合处理长文档和长对话。

安装步骤

使用Hugging Face Transformers安装所需包：

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

安装完成后，几行Python代码即可加载模型和处理器：

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")

硬件与量化

  • 3B和7B版本可在单张现代GPU上运行，量化后更节省资源。
  • 32B和72B模型需要更强大的多GPU结构。
  • 量化选项（如INT8、INT4）可减少内存消耗，使本地部署更容易，并保持较好精度。

快速入门：Transformers库

环境配置好后，借助Hugging Face Transformers库，只需几行代码即可使用Qwen 2.5-VL，轻松实现文本、图片和视频输入。

加载模型与处理器

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")

图片问答

例如，处理一张发票图片并提取信息：

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))

视频理解

Qwen 2.5-VL支持视频输入，可对视频片段进行总结或分析：

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))

多模态输入

你还可以一次性输入多张图片或图片与视频组合，让模型进行更复杂的推理。

本地部署：Web Demo与Ollama

Qwen 2.5-VL不仅支持API和Python脚本，还能通过友好的界面和轻量运行方式在本地启动。

本地Web演示

官方仓库内含web_demo_mm脚本，可快速启动简单的网页界面。演示模式下，可以上传图片或视频文件，像聊天一样与模型互动，方便测试多模态能力，无需写任何代码。

启动方法：在项目目录输入如下命令

python web_demo_mm.py

界面启动后可在浏览器访问，支持输入问题和上传多媒体，非常适合快速体验和原型验证。

实时视频聊天演示

开发者还提供了实时视频聊天演示。该版本允许直接从摄像头或视频源接收输入并实时提问，模型会即时回复，非常适用于监控或互动教学等动态场景。

Ollama运行Qwen

如果你希望更轻量的体验，也可通过Ollama运行Qwen 2.5。Ollama提供简单易用的本地大模型运行环境，安装后只需一个命令即可拉取Qwen 2.5模型，立即互动，无需复杂配置。

此方法特别适合不熟悉Python环境、希望在笔记本或台式机上快速试用Qwen的用户。

常见应用场景：零样本目标检测

Qwen 2.5-VL非常适合零样本目标检测。与传统计算机视觉模型不同，Qwen只需通过自然语言描述即可检测目标，无需标注训练数据。

例如，你可以无需专属数据集，直接要求模型定位“桌上的所有杯子”或“照片中的所有红绿灯”，甚至还能输出带有JSON结构的目标坐标，方便自动化流程后续处理。

示例流程

  • 提供一张图片作为输入。
  • 用普通文本让Qwen识别指定目标。
  • 模型返回JSON格式的坐标和标签。
  • 结果可可视化或集成到其他系统中。

示例代码

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessorfrom PIL import Imageimport torch, json
# 加载模型和处理器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")
# 输入图片image = Image.open("street_scene.jpg")
prompt = "Detect all cars and traffic lights in this image and return results as JSON."
# 预处理并生成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)
# 解析输出（如为JSON格式）
try:
   parsed = json.loads(result[0])print(parsed)except:print(result)

重要意义

这种方式无需高额的标注成本，开发者可以快速将Qwen 2.5-VL应用于零售分析、交通监控、机器人、智慧城市等领域实现自动化。

性能表现与微调

基准性能

Qwen 2.5-VL在多模态任务中表现优异，尤其擅长文档问答（DocVQA）、光学字符识别以及长文本推理，对比许多其他开源模型，处理复杂文档和视频的能力尤为突出。

模型可支持最多128K Token输入，能够对书籍、报告或长对话进行大规模分析而不会丢失上下文，是当前长文本推理能力最强的开源模型之一。

微调选项

虽然基础模型已经很强大，但开发者可以根据细分领域需求进一步微调Qwen 2.5-VL。微调选择包括：

  • 完全微调：更新所有模型参数以实现最大程度的定制，最适合拥有大量算力资源的组织。
  • 参数高效微调：采用如LoRA或QLoRA等技术，用更少的参数来调整模型。这种方式性价比高，在实际生产中应用广泛。
  • 领域适配：利用专业数据集进行训练（例如医学影像、金融报告或法律合同），可以提升在特定领域的准确性。

量化与优化

为了便于部署，开发者可以使用INT8或INT4精度的模型量化版本。这可以降低GPU内存需求，加快推理速度，同时保证较高的准确率。当在本地或资源有限的云端运行Qwen 2.5时，这些优化非常重要。

故障排查与技巧

避免解码死循环

有时模型可能会生成重复或未完成的输出。为避免这种情况，可调整解码参数，如temperature、top_p或max_new_tokens。参数合理设置通常能带来更稳定的结果。

硬件限制

运行如32B或72B大模型时，需要大量GPU显存。如果出现显存不足的报错，可以选择较小版本（3B或7B）、或进行量化（INT8或INT4）。这些方式可降低显存需求，让性能更易于满足实际需求。

解码器选择

处理视频输入时，一些用户反映特定解码器有兼容问题。将解码器从decord切换为torchcodec或其他优化库可以提升稳定性和速度。请确保安装最新版本的相关依赖包。

提示词设计

在进行目标检测、文档解析等任务时，指令要尽量明确。例如，可以要求模型“以JSON格式返回结果”或“用项目符号总结”。明确的提示可以减少歧义，提高输出的实用性。

批量处理

如果需要处理多张图片或视频，批量输入可以节约时间和资源。建议使用处理器自带的批量功能，而不是单个文件逐一运行。这样还能帮助模型在相关输入之间维持上下文。

总结

Qwen 2.5-VL展示了开源模型在多模态AI领域能媲美封闭系统。它拥有强大的OCR、视频推理及长上下文能力，既适合开发者也适合企业使用。Apache 2.0协议保证了灵活性，可扩展的模型规模也能满足各种需求。未来版本还将支持音频和3D，Qwen将继续成为构建前沿多模态AI的优选。

常见问题及扩展话题

Qwen 2.5-VL可以通过API使用吗？
可以。除了本地部署外，Qwen 2.5-VL还可通过云API访问，更便于集成到网页或移动应用中。

Qwen 2.5支持哪些平台？
该模型可部署在本地电脑、企业服务器或主流云平台。还提供Docker镜像，便于快速设置。

如何选择合适的模型规模？
实验或轻量应用建议使用3B或7B版本。硬件资源充足的企业可选32B或72B，以获得更高性能。

Qwen 2.5支持结构化输出吗？
支持。模型可以根据提示以JSON、表格或键值对等格式输出，方便数据提取和自动化报告。