ہگنگ فیس کا استعمال کرتے ہوئے مقامی طور پر Qwen2.5-Omni 7B انسٹال کرنے کا طریقہ

Qwen2.5-Omni 7B ایک اعلی درجے کا ملٹی موڈل ماڈل ہے جو ٹیکسٹ، امیجز، آڈیو اور ویڈیو کو پروسیسنگ اور تخلیق کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ جدید ترین تکنیکوں کے ساتھ تیار کیا گیا، یہ مختلف بینچ مارکس میں مضبوط کارکردگی پیش کرتا ہے۔ یہ گائیڈ مقامی طور پر Qwen2.5-Omni 7B کو انسٹال کرنے کے بارے میں تفصیلی ہدایات فراہم کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ اس کی صلاحیتوں کو مؤثر طریقے سے استعمال کر سکتے ہیں۔

Qwen2.5-Omni 7B کیا ہے؟

Qwen2.5-Omni 7B ایک اینڈ ٹو اینڈ ملٹی موڈل ماڈل ہے جس کو متن، تصاویر، آڈیو اور ویڈیو سمیت متنوع طریقوں کو سمجھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جبکہ بیک وقت اسٹریمنگ انداز میں ٹیکسٹ اور فطری تقریر کے جوابات تیار کیے جاتے ہیں۔ یہ جدید فن تعمیرات کا استعمال کرتا ہے جیسے تھنک-ٹاکر فریم ورک، طریقوں کے درمیان مداخلت کے بغیر ہم آہنگ متن اور تقریر کی تخلیق کو فعال کرتا ہے۔ یہ ماڈل اسٹریمنگ ان پٹس کے لیے بلاک وار پروسیسنگ کا استعمال کرتا ہے اور ہم آہنگ آڈیو اور ویڈیو ان پٹس کے لیے ٹائم الائنڈ ملٹی موڈل RoPE (TMROPE) متعارف کرایا جاتا ہے۔

Qwen2.5-Omni 7B تک کیسے رسائی حاصل کی جائے؟

Qwen2.5-Omni 7B تک رسائی کے لیے، Hugging Face یا GitHub جیسے پلیٹ فارمز پر اس کے آفیشل ریپوزٹری کو دیکھیں۔ یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس ضروری اجازتیں ہیں اور یہ کہ آپ کا سسٹم ماڈل کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔

سسٹم کے تقاضے کیا ہیں؟

Qwen2.5-Omni 7B انسٹال کرنے سے پہلے، یقینی بنائیں کہ آپ کا سسٹم درج ذیل ضروریات کو پورا کرتا ہے:

• آپریٹنگ سسٹم: لینکس پر مبنی سسٹمز (اوبنٹو 20.04 یا بعد کے) کی سفارش کی جاتی ہے۔
• ہارڈ ویئر:
• CPU: کم از کم 16 کور والا ملٹی کور پروسیسر۔
• RAM: کم از کم 64 جی بی۔
• GPU: موثر پروسیسنگ کے لیے کم از کم 24 GB VRAM (جیسے RTX 3090 یا A100) کے ساتھ NVIDIA GPU۔
• ذخیرہ: کم از کم 100 GB مفت ڈسک کی جگہ۔

یقینی بنائیں کہ آپ کے GPU ڈرائیورز اپ ٹو ڈیٹ ہیں اور CUDA 11.6 یا بعد کے ورژن کے ساتھ مطابقت رکھتے ہیں۔

مقامی طور پر Qwen2.5-Omni 7B کو کیسے انسٹال کریں؟

اپنی مقامی مشین پر Qwen2.5-Omni 7B انسٹال کرنے کے لیے ان اقدامات پر عمل کریں:

1. ایک مجازی ماحول قائم کریں۔

ورچوئل ماحول بنانا انحصار کو منظم کرنے اور تنازعات سے بچنے میں مدد کرتا ہے:

# 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. مطلوبہ انحصار انسٹال کریں۔

ضروری لائبریریاں اور فریم ورک انسٹال کریں:

# 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 ماڈل ڈاؤن لوڈ کریں۔

اس کے سرکاری ذخیرے سے ماڈل تک رسائی حاصل کریں:

# 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. ماحول کو ترتیب دیں۔

ماحولیاتی متغیرات اور راستے مرتب کریں:

# 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. انسٹالیشن کی تصدیق کریں۔

ٹیسٹ اسکرپٹ چلا کر اس بات کو یقینی بنائیں کہ ماڈل صحیح طریقے سے انسٹال ہوا ہے:

# Run the test script

python test_qwen2.5_omni.py

اگر انسٹالیشن کامیاب ہے، تو آپ کو آؤٹ پٹ نظر آنا چاہیے جو ماڈل کی تیاری کو ظاہر کرتا ہے۔

Qwen2.5-Omni 7B کا استعمال کیسے کریں؟

تنصیب کے بعد، آپ مختلف ملٹی موڈل کاموں کے لیے Qwen2.5-Omni 7B استعمال کر سکتے ہیں:

1. ماڈل لوڈ کریں۔

اپنے Python اسکرپٹ یا انٹرایکٹو سیشن میں، ماڈل لوڈ کریں:

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. ان پٹ تیار کریں۔

ماڈل کی ضروریات کے مطابق اپنے ان پٹس کو فارمیٹ کریں۔ مثال کے طور پر، ٹیکسٹ اور امیج ان پٹ پر کارروائی کرنے کے لیے:

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. آؤٹ پٹ تیار کریں۔

آؤٹ پٹ حاصل کرنے کے لیے ان پٹ کو ماڈل کے ذریعے منتقل کریں:

# Generate outputs

outputs = model(**inputs)

# Process outputs as needed

4. نتائج کی تشریح کریں۔

اپنی درخواست کی بنیاد پر ماڈل کے آؤٹ پٹس کی تشریح کریں۔ مثال کے طور پر، اگر ماڈل تصاویر کی متن کی وضاحتیں تیار کرتا ہے، تو آپ اس کے مطابق ان وضاحتوں کو نکال کر استعمال کر سکتے ہیں۔

یہ بھی دیکھتے ہیں Qwen 2.5 Coder 32B Instruct API اور QwQ-32B API انضمام کی تفصیلات کے لیے۔

مزید تکنیکی تفصیلات کے لیے، دیکھیں Qwen2.5-Omni-7B API

نتیجہ

Qwen-2.5 Omni 7B ریئل ٹائم، قدرتی ردعمل پیدا کرنے کے لیے متن، تصاویر، آڈیو اور ویڈیو جیسی متعدد ڈیٹا طریقوں کو آسانی کے ساتھ مربوط کرکے AI میں ایک اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس ماڈل کو NodeShift کے کلاؤڈ پلیٹ فارم پر تعینات کرنے سے اس کی صلاحیتوں کو محفوظ، توسیع پذیر، اور لاگت سے موثر انفراسٹرکچر فراہم کرکے بڑھایا جاتا ہے۔ NodeShift تعیناتی کے عمل کو آسان بناتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو روایتی کلاؤڈ سیٹ اپ کی پیچیدگیوں کے بغیر Qwen-2.5 Omni 7B کے مکمل ورک فلو اور صلاحیت کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کی اجازت دیتا ہے۔