引言

经过了一年的不懈努力，今天通义千问团队对 Qwen-VL 模型进行重大更新——推出 Qwen2-VL。

Qwen2-VL 有什么新功能？

· 增强的图像理解能力：Qwen2-VL显著提高了模型理解和解释视觉信息的能力，为关键性能指标设定了新的基准

· 高级视频理解能力：Qwen2-VL具有卓越的在线流媒体功能，能够以很高的精度实时分析动态视频内容

· 集成的可视化agent功能：Qwen2-VL 现在无缝整合了复杂的系统集成，将 Qwen2-VL 转变为能够进行复杂推理和决策的强大可视化代理

· 扩展的多语言支持：Qwen2-VL 扩展了语言能力，以更好地服务于多样化的全球用户群，使 Qwen2-VL 在不同语言环境中更易于访问和有效

模型结构

Qwen2-VL 的一项关键架构改进是实现了动态分辨率支持（Naive Dynamic Resolution support）。与上一代模型Qwen-VL不同，Qwen2-VL 可以处理任意分辨率的图像，而无需将其分割成块，从而确保模型输入与图像固有信息之间的一致性。这种方法更接近地模仿人类的视觉感知，使模型能够处理任何清晰度或大小的图像。

另一个关键的架构增强是Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE) 的创新。通过将original rotary embedding分解为代表时间和空间（高度和宽度）信息的三个部分，M-ROPE 使 LLM 能够同时捕获和集成 1D 文本、2D视觉和 3D 视频位置信息。这使 LLM 能够充当强大的多模态处理器和推理器。

模型效果

在 7B 规模下，Qwen2-VL-7B成功保留了对图像、多图像和视频输入的支持，以更具成本效益的模型大小提供具有竞争力的性能。具体而言，Qwen2-VL-7B在文档理解任务（例如 DocVQA）和通过 MTVQA 评估的图像多语言文本理解方面表现出色，建立了非常优秀的性能。

本次Qwen2-VL推出一款更小的 2B 模型，该模型针对潜在的移动部署进行了优化。尽管参数量只有2B，但该模型在图像、视频和多语言理解方面表现出色。与其他类似规模的模型相比，它在视频相关任务、文档理解和一般场景问答方面表现尤为出色。

模型下载

本次Qwen2-VL开源了两个尺寸的模型，Qwen2-VL-2B-Instruct 和 Qwen2-VL-7B-Instruct，以及其GPTQ和AWQ的量化版本。

模型链接：

Qwen2-VL-2B-Instruct：https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct

Qwen2-VL-7B-Instruct：https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct

推荐使用ModelScope CLI下载模型

modelscope download --model=qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --local_dir ./Qwen2-VL-7B-Instruct

模型体验

效果体验：

1 游戏视频理解：

2 数学几何求解：

3 OCR识别：

模型推理

transformers推理

安装依赖：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
pip install qwen-vl-utils

模型推理代码-单图推理

from PIL import Image
import torch
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info
from modelscope import snapshot_download
model_dir = "/mnt/workspace/Qwen2-VL-2B-Instruct"
# Load the model in half-precision on the available device(s)
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", torch_dtype = torch.float16)
min_pixels = 256*28*28
max_pixels = 1280*28*28
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_dir, min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels)
messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"}, {"type": "text", "text": "Describe this image."}]}]
# 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: Generation of the output
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)

模型推理代码-多图推理

# Messages containing multiple images and a text query
messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "image": "file:///path/to/image1.jpg"}, {"type": "image", "image": "file:///path/to/image2.jpg"}, {"type": "text", "text": "Identify the similarities between these images."}]}]
# 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)

模型推理代码-视频理解

# Messages containing a video and a text query
messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "video", "video": "file:///path/to/video1.mp4", 'max_pixels': 360*420, 'fps': 1.0}, {"type": "text", "text": "Describe this video."}]}]
# 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)

vLLM推理

安装依赖

pip install git+https://github.com/fyabc/vllm.git@add_qwen2_vl_new

启动OpenAI接口服务

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model model_path

调用服务-https

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "model": "Qwen2-VL-7B-Instruct",
    "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/qwen.png"}},
        {"type": "text", "text": "What is the text in the illustrate?"}
    ]}
    ]
    }'

调用服务-sdk

from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"
client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)
chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen2-7B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/qwen.png"}},
            {"type": "text", "text": "What is the text in the illustrate?"},
        ]},
    ]
)
print("Chat response:", chat_response)

模型微调

我们使用swift对qwen2-vl-7b-instruct进行微调。swift是魔搭社区官方提供的大模型与多模态大模型微调推理框架。

swift开源地址：

https://github.com/modelscope/swift

通常，多模态大模型微调会使用自定义数据集进行微调。在这里，我们将展示可直接运行的demo。

在开始微调之前，请确保您的环境已准备妥当。

git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]
pip install pyav qwen_vl_utils

图像描述微调

我们使用 coco-en-mini 数据集进行微调，该数据集的任务是对图片内容进行描述。您可以在 modelscope 上找到该数据集：https://modelscope.cn/datasets/modelscope/coco_2014_caption/summary

# 默认会将lora_target_modules设置为llm的所有linear
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 NPROC_PER_NODE=4 swift sft \
  --model_type qwen2-vl-7b-instruct \
  --model_id_or_path qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct \
  --sft_type lora \
  --dataset coco-en-mini#20000 \
  --deepspeed default-zero2

如果要使用自定义数据集，只需按以下方式进行指定：

--dataset train.jsonl \
  --val_dataset val.jsonl \

自定义数据集支持json和jsonl样式，以下是自定义数据集的样例：

{"query": "<image>55555", "response": "66666", "images": ["image_path"]}
{"query": "eeeee<image>eeeee<image>eeeee", "response": "fffff", "history": [], "images": ["image_path1", "image_path2"]}
{"query": "EEEEE", "response": "FFFFF", "history": [["query1", "response2"], ["query2", "response2"]], "images": []}

显存占用：

训练损失图（时间原因，只训练了200个step）：

微调后推理脚本如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/qwen2-vl-7b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true --merge_lora true

微调后模型对验证集进行推理的示例：

图像grounding微调

我们使用refcoco-unofficial-grounding数据集进行grounding微调，您可以在 modelscope 上找到该数据集：https://modelscope.cn/datasets/swift/refcoco

# 支持使用zero3进行微调
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 NPROC_PER_NODE=4 swift sft \
  --model_type qwen2-vl-7b-instruct \
  --model_id_or_path qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct \
  --sft_type lora \
  --dataset refcoco-unofficial-grounding#20000 \
  --deepspeed default-zero3

用户可以使用如下自定义数据集格式：

# swift跨模型通用格式
{"query": "Find <bbox>", "response": "<ref-object>", "images": ["/coco2014/train2014/COCO_train2014_000000001507.jpg"], "objects": "[{\"caption\": \"guy in red\", \"bbox\": [138, 136, 235, 359], \"bbox_type\": \"real\", \"image\": 0}]" }
{"query": "Find <ref-object>", "response": "<bbox>", "images": ["/coco2014/train2014/COCO_train2014_000000001507.jpg"], "objects": "[{\"caption\": \"guy in red\", \"bbox\": [138, 136, 235, 359], \"bbox_type\": \"real\", \"image\": 0}]" }
# qwen2-vl-chat特定格式，注意特殊字符的存在
{"query": "Find <|object_ref_start|>the man<|object_ref_end|>", "response": "<|box_start|>(123,235),(324,546)<|box_end|>", "images": ["/coco2014/train2014/COCO_train2014_000000001507.jpg"]}

视频微调

我们使用 video-chatgpt 数据集进行微调，该数据集的任务是对视频内容进行描述。您可以在 modelscope 上找到该数据集：https://modelscope.cn/datasets/swift/VideoChatGPT

NFRAMES=24 MAX_PIXELS=100352 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 NPROC_PER_NODE=4 swift sft \
  --model_type qwen2-vl-7b-instruct \
  --model_id_or_path qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct \
  --sft_type lora \
  --dataset video-chatgpt \
  --deepspeed default-zero2

自定义数据集支持json和jsonl样式，以下是自定义数据集的样例：

{"query": "<video>55555", "response": "66666", "videos": ["video_path"]}
{"query": "eeeee<video>eeeee<video>eeeee", "response": "fffff", "history": [], "videos": ["video_path1", "video_path2"]}
{"query": "EEEEE", "response": "FFFFF", "history": [["query1", "response2"], ["query2", "response2"]], "videos": []}

显存占用：

微调后推理脚本如下：

NFRAMES=24 MAX_PIXELS=100352 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/qwen2-vl-7b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true --merge_lora true

微调后模型对验证集进行推理的示例（时间原因，只训练了50个step）：

点击链接👇，即可跳转模型~

https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct?from=alizishequ__text

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