视觉语言模型 Qwen2-VL

视觉语言模型 Qwen2-VL

flyfish

py 复制代码
from PIL import Image
import requests
import torch
from torchvision import io
from typing import Dict
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from modelscope import snapshot_download

# 下载模型快照并指定保存目录
model_dir = snapshot_download("qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")

# 加载模型到可用设备(CPU或GPU),并使用自动精度(根据设备自动选择)
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_dir, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

# 加载图像处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_dir)

# 图像的URL
url = "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"

# 从给定的URL加载图像
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 定义对话历史,包括用户输入的文本和图像
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]

# 使用处理器应用聊天模板,并添加生成提示
text_prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)

# 预处理输入数据,将文本和图像转换为模型可以接受的格式
inputs = processor(
    text=[text_prompt], images=[image], padding=True, return_tensors="pt"
)

# 将输入数据移动到CUDA设备上(如果可用的话)
inputs = inputs.to("cuda")

# 推理:生成输出文本
output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)  # 最大新生成token数量为128

# 提取生成的token ID,去掉输入的原始token ID
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids) :]
    for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)
]

# 解码生成的token ID为人类可读的文本
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
)

# 打印生成的描述文本
print(output_text)
相关推荐
THMAIL1 天前
深度学习从入门到精通 - 神经网络核心原理:从生物神经元到数学模型蜕变
人工智能·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习·逻辑回归
七夜zippoe1 天前
AI+Java 守护你的钱袋子!金融领域的智能风控与极速交易
java·人工智能·金融
小关会打代码1 天前
深度学习之第八课迁移学习(残差网络ResNet)
人工智能·深度学习·迁移学习
ZHOU_WUYI1 天前
FastVLM-0.5B 模型解析
人工智能·llm
非门由也1 天前
《sklearn机器学习——多标签排序指标》
人工智能·机器学习·sklearn
XZSSWJS1 天前
机器学习基础-day06-TensorFlow线性回归
人工智能·机器学习·tensorflow
代码青铜1 天前
【实战指南】Cursor前端+Zion后端:10分钟打造能收款的AI商业应用MVP
前端·人工智能
程序员陆通1 天前
用 Cursor AI 快速开发你的第一个编程小程序
人工智能·小程序
Geek 研究僧1 天前
大疆 Osmo 360:双 1 英寸 + 8K/50fps,改写全景相机市场格局
人工智能·数码相机·智能硬件·相机
Wilber的技术分享1 天前
【大模型实战笔记 1】Prompt-Tuning方法
人工智能·笔记·机器学习·大模型·llm·prompt