Qwen2VL-7B多模态大模型部署引言

随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型逐渐成为研究和应用中的热点。Qwen2VL-7B，作为一个强大的多模态模型，具备理解和生成文本、图像以及视频等多种数据类型的能力。本文将详细介绍如何在CUDA 12.1和Python 3.11环境下，使用RTX 3090显卡部署Qwen2VL-7B多模态大模型。

环境准备1. 硬件与软件要求2. 下载模型文件

首先，需要从魔搭社区下载Qwen2VL-7B多模态大模型的文件。使用以下Python脚本可以方便地下载模型：

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4')

该脚本会将模型文件下载到指定的目录，便于后续使用。

3. 创建虚拟环境并安装依赖

使用Conda创建一个新的虚拟环境，并安装所需的依赖库：

conda create --name qwen2_vl python=3.11
conda activate qwen2_vl
pip install -U vllm -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
pip install -U --force git+https://github.com/huggingface/transformers
pip install qwen-vl-utils -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

这些依赖库包括vllm、transformers和qwen-vl-utils，它们对模型的运行至关重要。

模型部署1. 导入必要的库

在部署模型之前，需要导入相关的Python库：

from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
from vllm import LLM, SamplingParams
from qwen_vl_utils import process_vision_info

2. 初始化模型

通过以下代码初始化Qwen2VL-7B多模态大模型：

MODEL_PATH = 'qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4'
llm = LLM(
    model=MODEL_PATH,
    limit_mm_per_prompt={'image': 10, 'video': 10},
)

这里设置了每个提示中图像和视频的最大数量。

3. 设置采样参数

设置生成文本的采样参数，以控制生成文本的质量和多样性：

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.1, top_p=0.001, repetition_penalty=1.05, max_tokens=256,
    stop_token_ids=[],
)

4. 准备输入数据

构建包含图像和文本输入的消息：

IMAGE_PATH = '1.jpg'
VIDEO_PATH = '/path/to/video.mp4'
messages = [
    {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
    {'role': 'user', 'content': [
        {
            'type': 'image',
            'image': IMAGE_PATH,
            'max_pixels': 12845056,
        },
        # {
        #     'type': 'video',
        #     'video': VIDEO_PATH,
        # }
        {
            'type': 'text',
            'text': 'What does this diagram illustrate?',
        },
    ]},
]

5. 处理输入数据

使用AutoProcessor和process_vision_info函数处理输入数据：

processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH)
prompt = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True,
)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
mm_data = {}
if image_inputs is not None:
    mm_data['image'] = image_inputs
if video_inputs is not None:
    mm_data['video'] = video_inputs

6. 生成输出文本

最后，将处理后的数据输入模型，并生成输出文本：

llm_inputs = {
    'prompt': prompt,
    'multi_modal_data': mm_data,
}
outputs = llm.generate([llm_inputs], sampling_params=sampling_params)
generated_text = outputs[0].outputs[0].text
print(generated_text)

总结

本文详细介绍了如何在CUDA 12.1和Python 3.11环境下，使用RTX 3090显卡部署Qwen2VL-7B多模态大模型。通过详细的步骤和代码示例，读者可以轻松实现模型的下载、依赖安装、初始化、数据准备和文本生成。希望本文能为你在多模态大模型的研究和应用中提供帮助。