qwen2 VL 多模态图文模型;图像、视频使用案例
参考:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct
模型:
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct --local-dir qwen2-vl
安装:
transformers-4.45.0.dev0
accelerate-0.34.2 safetensors-0.4.5
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
pip install 'accelerate>=0.26.0'
代码:
单张图片
from PIL import Image
import requests
import torch
from torchvision import io
from typing import Dict
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor# Load the model in half-precision on the available device(s)
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained("/ai/qwen2-vl", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("/ai/qwen2-vl")# Image
url = "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)conversation = [{"role": "user","content": [{"type": "image",},{"type": "text", "text": "Describe this image."},],}
]# Preprocess the inputs
text_prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)
# Excepted output: '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Describe this image.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'inputs = processor(text=[text_prompt], images=[image], padding=True, return_tensors="pt"
)
inputs = inputs.to("cuda")# Inference: Generation of the output
output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids) :]for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
)
print(output_text)
这是图片:
中文问
# Image
url = "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)conversation = [{"role": "user","content": [{"type": "image",},{"type": "text", "text": "描述下这张图片."},],}
]# Preprocess the inputs
text_prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)
# Excepted output: '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Describe this image.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'inputs = processor(text=[text_prompt], images=[image], padding=True, return_tensors="pt"
)
inputs = inputs.to("cuda")
# Inference: Generation of the output
output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids) :]for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
)
print(output_text)
多张图片
def load_images(image_info):images = []for info in image_info:if "image" in info:if info["image"].startswith("http"):image = Image.open(requests.get(info["image"], stream=True).raw)else:image = Image.open(info["image"])images.append(image)return images# Messages containing multiple images and a text query
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "image", "image": "/ai/fight.png"},{"type": "image", "image": "/ai/long.png"},{"type": "text", "text": "描述下这两张图片"},],}
]# Load images
image_info = messages[0]["content"][:2] # Extract image info from the message
images = load_images(image_info)# Preprocess the inputs
text_prompt = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)inputs = processor(text=[text_prompt], images=images, padding=True, return_tensors="pt"
)
inputs = inputs.to("cuda")# Inference: Generation of the output
output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids) :]for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
)
print(output_text)
视频
安装
pip install qwen-vl-utils
from qwen_vl_utils import process_vision_info# Messages containing a images list as a video and a text query
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "video","video": ["file:///path/to/frame1.jpg","file:///path/to/frame2.jpg","file:///path/to/frame3.jpg","file:///path/to/frame4.jpg",],"fps": 1.0,},{"type": "text", "text": "Describe this video."},],}
]
# Messages containing a video and a text query
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "video","video": "/ai/血液从上肢流入上腔静脉.mp4","max_pixels": 360 * 420,"fps": 1.0,},{"type": "text", "text": "描述下这个视频"},],}
]# Preparation for inference
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(text=[text],images=image_inputs,videos=video_inputs,padding=True,return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")# Inference
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
相关文章:

qwen2 VL 多模态图文模型;图像、视频使用案例
参考: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct 模型: export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.comhuggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct --local-dir qwen2-vl安装&#x…...
ASPICE评估:汽车软件质量的守护神
随着汽车行业的快速发展,车载软件系统的复杂性和重要性日益凸显。为了确保汽车软件的质量和安全性, 汽车行业引入了ASPICE(Automotive SPICE)评估作为评价软件开发团队研发能力的重要工具。 本文将详细介绍ASPICE评估的概念、过…...

野生动物检测系统源码分享
野生动物检测检测系统源码分享 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 项目来源AACV Association for the Advancement of Computer Vis…...

【Hot100】LeetCode—75. 颜色分类
目录 1- 思路题目识别技巧 2- 实现⭐75. 颜色分类——题解思路 3- ACM 实现 原题链接:75. 颜色分类 1- 思路 题目识别 识别1 :给定三种类型数据,使得三种数据用一次遍历实现三种数据排序。 技巧 用两条线将数组分为三部分A 线左侧&#x…...

【物联网技术大作业】设计一个智能家居的应用场景
前言: 本人的物联网技术的期末大作业,希望对你有帮助。 目录 大作业设计题 (1)智能家居的概述。 (2)介绍智能家居应用。要求至少5个方面的应用,包括每个应用所采用的设备,性能&am…...

ESP8266做httpServer提示Header fields are too long for server to interpret
CONFIG_HTTP_BUF_SIZE512 CONFIG_HTTPD_MAX_REQ_HDR_LEN1024 CONFIG_HTTPD_MAX_URI_LEN512CONFIG_HTTPD_MAX_REQ_HDR_LEN由512改为1024...

jmeter设置全局token
1、创建setup线程,获取token的接口在所有线程中优先执行,确保后续线程可以拿到token 2、添加配置原件-Http信息头管理器,添加取样器-http请求 配置好接口路径,端口,前端传参数据,调试一下,保证获…...

DORIS - DORIS之索引简介
索引概述 索引对比 索引建议 (1)最频繁使用的过滤条件指定为 Key字段,自动建前缀索引,它的过滤效果最好,但是一个表只能有一个前缀索引,因此要用在最频繁的过滤条件上,前缀索引比较小ÿ…...

Java 串口通信—收发,监听数据(代码实现)
一、串口通信与串行通信的原理 串行通信是指仅用一根接收线和一根发送线,将数据以位进行依次传输的一种通讯方式,每一位数据占据一个固定的时间长度。 串口通信(Serial Communications)的概念非常简单,串口按位&#x…...
fileinput pdf编辑初始化预览
var $fileLinkInput $(#file_link_full); $fileLinkInput.fileinput({language: zh,uploadUrl: <?php echo Yii::$app->urlManager->createUrl([file/image, type > work_file]);?>,initialPreview: [defaultFile],initialPreviewAsData: true,initialPrevie…...

微信支付开发-需求整理及需求设计
一、客户要求 1、通过唤醒机器人参与答题项,机器人自动获取题目,用户进行答题; 2、用户答对题数与后台设置的一样或者更多,则提醒用户可以领取奖品,但是需要用户支付邮费; 3、用户在几天之内不能重复领取奖…...
vs code: pnpm : 无法加载文件 C:\Program Files\nodejs\pnpm.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本
在visual studio code运行pnpm出错: pnpm : 无法加载文件 C:\Program Files\nodejs\pnpm.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本 解决方案: 到C:\Program Files\nodejs文件夹下删除pnpm.ps1即可。 C:\Program Files\nodejs改成你自己的路径...

web测试必备技能:浏览器兼容性测试
如今,市面上的浏览器种类越来越多(尤其是在平板和移动设备上),这就意味着你所测试的站点需要在这些你声称支持浏览器上都能很好的工作。 同时,主流浏览器(IE,Firefox,Chrome&#x…...

《数据资产管理核心技术与应用》首次大型赠书活动圆满结束
《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书,作者为张永清等著,在2024.9.11号晚上20:00,本书作者张永清联合锋哥聊数仓公众号和清华大学出版社一起,向各大大数据技术爱好者通过三轮互动活动赠送了3本正版图书。…...
vue在一个组件引用其他组件
在vue一个组件中引用另一个组件的步骤 必须在script中导入要引用的组件需要在export default的components引用导入的组件(这一步经常忘记)在template使用导入的组件<script><!-- 第一步,导入--> import Vue01 from "@/components/Vue01.vue";...

软件测试学习笔记丨Postman实战练习
本文转自测试人社区,原文链接:https://ceshiren.com/t/topic/32096#h-22 二、实战练习 2.1 宠物商店接口文档分析 接口文档:http://petstore.swagger.io ,这是宠物商店接口的 swagger 文档。 2.1.1 什么是 swagger Swagger 是…...

kubernetes微服务基础及类型
目录 1 什么是微服务 2 微服务的类型 3 ipvs模式 ipvs模式配置方式 4 微服务类型详解 4.1 ClusterIP 4.2 ClusterIP中的特殊模式headless 4.3 nodeport 4.4 metalLB配合loadbalance实现发布IP 1 什么是微服务 用控制器来完成集群的工作负载,那么应用如何暴漏出去&…...

linux-L3_linux 查看进程(node-red)
linux 查看进程 以查看进程node-red为例 ps aux | grep node-red...

区块链之变:揭秘Web3对互联网的改变
传统游戏中,玩家的虚拟资产(如角色、装备)通常由游戏公司控制,玩家无法真正拥有这些资产或进行交易。而在区块链游戏中,虚拟资产通过去中心化技术记录在区块链上,玩家对其拥有完全的所有权,并能…...

SAP B1 Web Client MS Teams App集成连载一:先决条件/Prerequisites
一、先决条件/Prerequisites 在设置 SAP Business One 应用之前,确保您已具备以下各项:Before you set up the SAP Business One app, make sure you have acquired the following: 1.Microsoft Teams 管理员账户/A Microsoft Teams admin account 您需…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...

手游刚开服就被攻击怎么办?如何防御DDoS?
开服初期是手游最脆弱的阶段,极易成为DDoS攻击的目标。一旦遭遇攻击,可能导致服务器瘫痪、玩家流失,甚至造成巨大经济损失。本文为开发者提供一套简洁有效的应急与防御方案,帮助快速应对并构建长期防护体系。 一、遭遇攻击的紧急应…...
java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系
1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

涂鸦T5AI手搓语音、emoji、otto机器人从入门到实战
“🤖手搓TuyaAI语音指令 😍秒变表情包大师,让萌系Otto机器人🔥玩出智能新花样!开整!” 🤖 Otto机器人 → 直接点明主体 手搓TuyaAI语音 → 强调 自主编程/自定义 语音控制(TuyaAI…...
关于 WASM:1. WASM 基础原理
一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么? WebAssembly(WASM) 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式,它不是传统的编程语言,而是一种 低级字节码格式,可由高级语言(如 C、C、Rust&am…...