qwen2-vl视觉大模型
时间: 2025-05-03 19:18:00 浏览: 33
### Qwen2-VL 视觉大模型简介
Qwen2.5-VL 是新一代视觉语言模型,在前代基础上实现了显著改进[^1]。此版本不仅能够处理不同分辨率和长宽比的图像,还具备理解长视频的能力,可以作为手机和机器人等设备的视觉智能体,并提供多语言支持[^2]。
### 获取与安装指南
对于希望获取并使用 Qwen2-VL 模型的研究人员或开发者来说,官方已开放了两个预训练权重文件供下载:
- **Qwen2-VL-2B**
- **Qwen2-VL-7B**
此外,还有更大规模参数量级的 API 版本——**Qwen2-VL-72B-API** 可用于高级应用场景开发需求。
#### 安装依赖库
为了顺利运行这些模型,建议先通过 pip 工具来安装必要的 Python 库环境:
```bash
pip install transformers torch sentencepiece safetensors --upgrade
```
### 使用示例代码
下面给出一段简单的 Python 脚本来加载 Qwen2-VL 并执行基本的任务测试:
```python
from PIL import Image
import requests
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVisionToTextGeneration
processor = AutoProcessor.from_pretrained("qwen/Qwen2-VL-7B")
model = AutoModelForVisionToTextGeneration.from_pretrained("qwen/Qwen2-VL-7B")
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
prompt = "<image> A cute cat."
inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt", padding=True)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_length=50)
result = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(result.strip())
```
这段脚本展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库中的 `AutoProcessor` 和 `AutoModelForVisionToTextGeneration` 类来准备输入数据以及调用模型生成描述性的文本输出。
### 进一步学习资源链接
更多关于配置选项、微调方法以及其他功能特性,请参阅项目主页上的文档说明部分。
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