阿里开源首个全模态大模型Qwen2.5-Omni,称7B尺寸实现全球最强性能

3月27日凌晨,阿里巴巴发布并开源首个端到端全模态大模型通义千问Qwen2.5-Omni-7B,可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入,并实时生成文本与自然语音合成输出。

据介绍,在权威的多模态融合任务OmniBench等测评中,Qwen2.5-Omni刷新业界纪录,全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。Qwen2.5-Omni以接近人类的多感官方式「立体」认知世界并与之实时交互,还能通过音视频识别情绪,在复杂任务中进行更智能、更自然的反馈与决策。

现在,开发者和企业可免费下载商用Qwen2.5-Omni,手机等终端智能硬件也可轻松部署运行。

据了解,Qwen2.5-Omni采用了通义团队全新首创的Thinker-Talker双核架构、Position Embedding (位置嵌入)融合音视频技术、位置编码算法TMRoPE(Time-aligned Multimodal RoPE)。双核架构Thinker-Talker让Qwen2.5-Omni拥有了人类的“大脑”和“发声器”,形成了端到端的统一模型架构,实现了实时语义理解与语音生成的高效协同。

具体而言,Qwen2.5-Omni支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式,可同时感知所有模态输入,并以流式处理方式实时生成文本与自然语音响应。

Qwen2.5-Omni在一系列同等规模的单模态模型权威基准测试中,其在语音理解、图片理解、视频理解、语音生成等领域的测评分数,均领先于专门的Audio或VL模型,且语音生成测评分数(4.51)达到了与人类持平的能力。

相较于动辄数千亿参数的闭源大模型,Qwen2.5-Omni以7B的小尺寸让全模态大模型在产业上的广泛应用成为可能。即便在手机上,也能轻松部署和应用Qwen2.5-Omni模型。当前,Qwen2.5-Omni已在魔搭社区和Hugging Face 同步开源,用户也可在Qwen Chat上直接体验。

资料显示,从2023年起,阿里通义团队就陆续开发了覆盖0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B、110B等参数的200多款「全尺寸」大模型,囊括文本生成模型、视觉理解/生成模型、语音理解/生成模型、文生图及视频模型等「全模态」,真正实现了让普通用户和企业都用得上、用得起AI大模型。截至目前,海内外AI开源社区中千问Qwen的衍生模型数量突破10万。(定西)

 

 

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第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。


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### 部署 Qwen2.5-Omni-7B 模型的方法 为了成功部署 Qwen2.5-Omni-7B 模型,可以遵循以下指南: #### 1. 获取模型文件 首先,需要从官方开源仓库下载 Qwen2.5-Omni-7B 的权重文件以及配置文件。该模型采用了 Apache 2.0 许可证发布[^1],因此可以在遵守许可证的前提下自由获取并使用。 #### 2. 安装依赖库 安装必要的 Python 库来加载和运行模型。通常情况下,Hugging Face Transformers 和 PyTorch 是必备的工具包之一。可以通过 pip 或 conda 来完成这些依赖项的安装: ```bash pip install transformers torch accelerate ``` #### 3. 加载模型 通过 Hugging Face 提供的 API 接口加载预训练模型。以下是加载 Qwen2.5-Omni-7B 的代码示例: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/Qwen2.5-Omni-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/Qwen2.5-Omni-7B") ``` 注意:`path/to/Qwen2.5-Omni-7B` 表示本地存储路径或者远程地址。 #### 4. 运行推理服务 一旦模型被加载到内存中,就可以设置一个简单的 HTTP/RESTful 接口用于接收外部请求。Flask 或 FastAPI 可作为轻量级框架实现这一功能。下面是一个基于 Flask 的简单例子: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json['text'] inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') # 如果有 GPU 支持则指定设备为 'cuda' outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({'output': result}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 此脚本启动了一个 Web 服务器,在端口 `8080` 上监听 POST 请求,并返回由 Qwen2.5-Omni-7B 处理后的预测结果。 #### 5. 性能优化建议 由于 Qwen2.5-Omni-7B 属于大型多模态模型,在实际应用过程中可能面临计算资源紧张的情况。为此推荐一些性能调优策略: - **量化**:利用 INT8 或者更低精度的数据表示形式减少显存占用。 - **分布式处理**:当单机无法满足需求时考虑跨节点分布式的解决方案。 - **缓存机制**:对于重复输入数据实施结果缓存以降低实时运算负担。 以上就是关于如何部署 Qwen2.5-Omni-7B 模型的大致流程介绍[^2]。
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