Qwen2.5-VL-32B: Nedir ve Yerel Olarak Nasıl Kullanılır

25 Mart'ta, Qwen Takım duyurusunda, Qwen2.5-VL-32B-Instruct modeli resmi olarak açık kaynaklı hale getirildi, 32B parametre ölçeğine sahipti ve görüntü anlama, matematiksel akıl yürütme ve metin oluşturma gibi görevlerde mükemmel performans gösterdi. Model, takviyeli öğrenme yoluyla daha da optimize edildi ve yanıtlar insan tercihleriyle daha uyumluydu, MMMU ve MathVista gibi çok modlu değerlendirmelerde daha önce yayınlanan 72B modelini geride bıraktı.

Qwen2.5-VL-32B API

Qwen2.5-VL-32B Nedir?

Qwen2.5-VL-32B-Instruct, Alibaba'nın Qwen serisine en son eklenen ve 32 milyar parametreye sahip olan modeldir. Hem görsel hem de metinsel bilgileri işlemek ve yorumlamak için tasarlanan bu model, görsellerin ve dilin ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını gerektiren görevlerde mükemmeldir. Apache 2.0 lisansı altında yayınlanan bu model, geliştiricilere ve araştırmacılara modeli çeşitli uygulamalar için entegre etme ve uyarlama esnekliği sunar.

Önceki Qwen2.5-VL serisi modellerle karşılaştırıldığında, 32B modeli aşağıdaki geliştirmelere sahiptir:

Cevaplar daha çok insanın öznel tercihleriyle örtüşüyor: Çıktı stili, cevapların daha ayrıntılı, formatın daha standart ve insan tercihlerine daha uygun hale getirilmesi için ayarlandı.
Matematiksel muhakeme yeteneği: Karmaşık matematiksel problemlerin çözüm doğruluğu önemli ölçüde artırıldı.
İnce ayrıntılı görüntü anlama ve muhakeme: Görüntü ayrıştırma, içerik tanıma ve görsel mantık çıkarımı gibi görevlerde daha güçlü doğruluk ve ayrıntılı analiz yetenekleri kanıtlanmıştır

Qwen2.5-VL-32B'yi Yerel Olarak Nasıl Kullanabilirsiniz?

Qwen2.5-VL-32B'yi yerel olarak dağıtmak, kullanıcıların harici sunuculara güvenmeden yeteneklerini kullanmalarına olanak tanır, veri gizliliğini garanti eder ve gecikmeyi azaltır. Resmi GitHub deposu, yerel dağıtım için kapsamlı kaynaklar sağlar. citeturn0search6

Ortamı Ayarlama

Depoyu Klonla:

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL

Proje Dizinine gidin: Klonlanmış dizine taşı:

cd Qwen2.5-VL

Bağımlılıkları Yükle: Gerekli tüm paketlerin yüklendiğinden emin olun. Depo şunları içerir: requirements.txt Bunu kolaylaştırmak için dosya:

pip install -r requirements.txt

Modeli Çalıştırmak

Ortamı ayarladıktan sonra:

Uygulamayı başlat: Uygulamayı başlatmak için ana betiği çalıştırın. Ayrıntılı talimatlar deponun belgelerinde verilmiştir.
Arayüze Erişim: Çalıştırdıktan sonra, belirtilen yerel adresteki web tarayıcısı aracılığıyla modelin arayüzüne erişin.

Optimizasyon İpuçları

Performansı artırmak ve kaynakları etkin bir şekilde yönetmek için:

niceleme: Kullanın --quantize Bellek kullanımını azaltmak için model dönüştürme sırasında bayrak.
Bağlam Uzunluğunu Yönet: Yanıtları hızlandırmak için giriş belirteçlerini sınırlayın.
Kaynak Yoğun Uygulamaları Kapatın: Sistem kaynaklarını serbest bırakmak için diğer yoğun uygulamaların kapatıldığından emin olun.
Toplu İşleme: Birden fazla görüntü söz konusu olduğunda, verimliliği artırmak için görüntüleri gruplar halinde işleyin.

Qwen2.5-VL-32B'nin Temel Özellikleri Nelerdir?

Qwen2.5-VL-32B-Instruct, öncüllerine göre birkaç geliştirme sunuyor:

Geliştirilmiş İnsan Benzeri Tepkiler

Modelin çıktı stili, insan tercihleriyle yakın bir şekilde uyumlu, daha ayrıntılı ve iyi yapılandırılmış yanıtlar üretmek için iyileştirildi. Bu iyileştirme, daha doğal ve sezgisel etkileşimleri kolaylaştırır.

İleri Matematiksel Muhakeme

Modelin karmaşık matematiksel problemleri doğru bir şekilde çözme becerisinde önemli ilerlemeler kaydedildi. Bu, Qwen2.5-VL-32B'yi karmaşık sayısal hesaplamalar gerektiren görevler için değerli bir araç olarak konumlandırıyor.

İnce Taneli Görüntü Anlama ve Muhakeme

Model, görüntü ayrıştırma, içerik tanıma ve görsel mantık çıkarımında artan doğruluk gösterir. Görüntülerdeki karmaşık ayrıntıları analiz edebilir ve bu da onu nesne algılama ve sahne anlama gibi görevlerde ustalaştırır.

Güçlü Belge Ayrıştırma Yetenekleri

Qwen2.5-VL-32B, el yazısı, tablolar, grafikler, kimyasal formüller ve müzik notaları içeren belgeler de dahil olmak üzere çok sahneli, çok dilli belgeleri etkili bir şekilde işleyerek, çok belgeli ayrıştırmada mükemmeldir.

Qwen2.5-VL-32B Diğer Modellere Göre Nasıl Performans Gösteriyor?

Karşılaştırmalı değerlendirmelerde Qwen2.5-VL-32B-Instruct olağanüstü bir performans sergiledi:

Çok Modlu Görevler: Model, MMMU, MMMU-Pro ve MathVista gibi kıyaslama ölçütleri tarafından değerlendirilen görevlerde 72B modeli gibi daha büyük emsallerinden daha iyi performans gösteriyor.
Metinsel Yetenekler:Mistral-Small-3.1-24B ve Gemma-3-27B-IT gibi modellerle karşılaştırılabilir düzeyde son teknoloji sonuçlar elde ederek, saf metin tabanlı görevlerde yeteneğini kanıtlıyor.

İlgili konular Grok 3'e Nasıl Erişilir ve Kullanılır

Geliştiriciler İçin: API Erişimi

CometAPI, qwen API'yi (model adı: qwen-max;) entegre etmenize yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunuyor ve kayıt olduktan ve giriş yaptıktan sonra hesabınıza 1$ eklenecek! Kayıt olmaya ve CometAPI'yi deneyimlemeye hoş geldiniz.

CometAPI, çeşitli önde gelen AI modellerinin API'leri için merkezi bir merkez görevi görerek, birden fazla API sağlayıcısıyla ayrı ayrı etkileşim kurma ihtiyacını ortadan kaldırır. CometAPI, Qwen 2.5 model serisini entegre eder. Bunlara API aracılığıyla erişebilirsiniz.

Bakın Qwen 2.5 Coder 32B Talimat API'si ve Qwen 2.5 Maksimum API Entegrasyon ayrıntıları için CometAPI en son sürümü güncelledi QwQ-32B API.

Sonuç

Qwen2.5-VL-32B-Instruct, çok modlu AI alanında önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Açık kaynaklı yapısı, insan benzeri etkileşim, matematiksel akıl yürütme ve görüntü anlamadaki gelişmiş yeteneklerle birleştiğinde, onu geliştiriciler ve araştırmacılar için çok yönlü ve güçlü bir araç haline getirir. Alibaba, yerel dağıtım ve optimizasyon için kaynaklar sunarak, bu modelin çok çeşitli uygulamalar için erişilebilir ve pratik olmasını sağlar.