Құшақтап тұрған бетті қолдану арқылы Qwen2.5-Omni 7B қалай орнатуға болады

Qwen2.5-Omni 7B мәтінді, кескіндерді, дыбысты және бейнені өңдеуге және жасауға қабілетті жетілдірілген мультимодальды модель. Ең озық әдістермен әзірленген ол әртүрлі көрсеткіштер бойынша сенімді өнімділікті ұсынады. Бұл нұсқаулықта Qwen2.5-Omni 7B құрылғысын жергілікті орнату бойынша толық нұсқаулар берілген, оның мүмкіндіктерін тиімді пайдалана аласыз.

Qwen2.5-Omni 7B дегеніміз не?

Qwen2.5-Omni 7B – мәтінді, кескіндерді, дыбысты және бейнені қоса алғанда, әр түрлі модальділіктерді қабылдауға арналған, сонымен қатар мәтінді және табиғи сөйлеу жауаптарын бір уақытта ағындық түрде генерациялауға арналған. Ол модальділіктер арасында кедергісіз бір мезгілде мәтін мен сөйлеуді құруға мүмкіндік беретін Thinker-Talker құрылымы сияқты инновациялық архитектураларды пайдаланады. Модель ағынды кірістер үшін блок бойынша өңдеуді қолданады және үндестірілген аудио және бейне кірістері үшін Уақыт бойынша тураланған мультимодальды RoPE (TMRoPE) ұсынады.

Qwen2.5-Omni 7B жүйесіне қалай кіруге болады?

Qwen2.5-Omni 7B жүйесіне кіру үшін оның Hugging Face немесе GitHub сияқты платформалардағы ресми репозиторийіне кіріңіз. Қажетті рұқсаттарыңыз бар екеніне және жүйеңіздің үлгі талаптарына сәйкес келетініне көз жеткізіңіз.

Жүйе талаптары қандай?

Qwen2.5-Omni 7B орнату алдында жүйенің келесі талаптарға сай келетініне көз жеткізіңіз:

• Операциялық жүйе: Linux негізіндегі жүйелер (Ubuntu 20.04 немесе одан кейінгі нұсқасы) ұсынылады.
• аппараттық:
• Орталық Есептеуіш Бөлім: Кемінде 16 ядросы бар көп ядролы процессор.
• Жедел Жадтау Құрылғысы: Ең азы 64 ГБ.
• GPU: тиімді өңдеу үшін кемінде 24 ГБ VRAM (мысалы, RTX 3090 немесе A100) бар NVIDIA GPU.
• сақтау: Кемінде 100 ГБ бос дискілік кеңістік.

GPU драйверлерінің жаңартылғанына және CUDA 11.6 немесе одан кейінгі нұсқасымен үйлесімді екеніне көз жеткізіңіз.

Qwen2.5-Omni 7B қалай жергілікті орнатуға болады?

Жергілікті құрылғыңызға Qwen2.5-Omni 7B орнату үшін мына қадамдарды орындаңыз:

1. Виртуалды ортаны орнату

Виртуалды ортаны құру тәуелділіктерді басқаруға және қақтығыстарды болдырмауға көмектеседі:

# Install virtualenv if not already installed

pip install virtualenv

# Create a virtual environment named 'qwen_env'

virtualenv qwen_env

# Activate the virtual environment

source qwen_env/bin/activate

2. Қажетті тәуелділіктерді орнатыңыз

Қажетті кітапханалар мен фреймворктарды орнатыңыз:

# Upgrade pip

pip install --upgrade pip

# Install PyTorch with CUDA support

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

# Install additional dependencies

pip install transformers datasets numpy scipy

3. Qwen2.5-Omni 7B үлгісін жүктеп алыңыз

Модельге оның ресми репозиторийінен қол жеткізіңіз:

# Install Git LFS if not already installed

sudo apt-get install git-lfs

# Clone the repository

git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

# Navigate to the model directory

cd Qwen2.5-Omni-7B

4. Ортаны конфигурациялаңыз

Ортаның айнымалы мәндері мен жолдарын орнату:

# Set the path to the model directory

export MODEL_DIR=$(pwd)

# Add the model directory to the Python path

export PYTHONPATH=$MODEL_DIR:$PYTHONPATH

5. Орнатуды тексеріңіз

Сынақ сценарийін іске қосу арқылы үлгінің дұрыс орнатылғанына көз жеткізіңіз:

# Run the test script

python test_qwen2.5_omni.py

Орнату сәтті болса, үлгінің дайындығын көрсететін шығысты көру керек.

Qwen2.5-Omni 7B қалай пайдалануға болады?

Орнатқаннан кейін әртүрлі мультимодальды тапсырмалар үшін Qwen2.5-Omni 7B пайдалануға болады:

1. Үлгіні жүктеңіз

Python сценарийінде немесе интерактивті сеанста үлгіні жүктеңіз:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# Load the tokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen2.5-Omni-7B')

# Load the model

model = AutoModel.from_pretrained('Qwen/Qwen2.5-Omni-7B')

2. Кірістерді дайындаңыз

Енгізулерді үлгі талаптарына сәйкес пішімдеңіз. Мысалы, мәтінді және кескінді енгізуді өңдеу үшін:

from PIL import Image

# Load and preprocess the image

image = Image.open('path_to_image.jpg')
image = preprocess_image(image)  # Define this function based on model specs

# Prepare text input

text = "Describe the content of the image."

# Tokenize inputs

inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# Add image to inputs

inputs = image

3. Шығаруларды жасаңыз

Шығаруларды алу үшін кірістерді үлгі арқылы өткізіңіз:

# Generate outputs

outputs = model(**inputs)

# Process outputs as needed

4. Нәтижелерді интерпретациялау

Қолданбаңыздың негізінде үлгінің нәтижелерін түсіндіріңіз. Мысалы, модель кескіндердің мәтіндік сипаттамаларын жасаса, осы сипаттамаларды сәйкесінше шығарып алуға және пайдалануға болады.

Сондай-ақ, қараңыз Qwen 2.5 Coder 32B Instruct API және QwQ-32B API интеграция мәліметтері үшін.

Қосымша техникалық мәліметтерді қараңыз Qwen2.5-Omni-7B API

қорытынды

Qwen-2.5 Omni 7B нақты уақыт режимінде табиғи жауаптарды жасау үшін мәтін, кескіндер, аудио және бейне сияқты көптеген деректер әдістерін оңай біріктіру арқылы AI-дағы елеулі жетістіктерді білдіреді. Бұл үлгіні NodeShift бұлттық платформасында қолдану қауіпсіз, масштабталатын және үнемді инфрақұрылымды қамтамасыз ету арқылы оның мүмкіндіктерін арттырады. NodeShift қолдану процесін жеңілдетеді, бұл әзірлеушілерге Qwen-2.5 Omni 7B толық жұмыс процесі мен әлеуетін дәстүрлі бұлтты орнатулардың қиындықтарынсыз тиімді өңдеуге мүмкіндік береді.