本地部署Qwen2.5-VL-7B完整指南（含显卡配置、模型下载与Gradio可视化）

最新推荐文章于 2025-10-29 14:52:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-29 14:52:10 发布 · 2.7k 阅读 · 14 ·
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#算法 #语言模型 #人工智能 #机器学习

本文记录了如何在本地使用高性能服务器部署阿里通义千问的大语言视觉模型（Qwen2.5-VL-7B），适用于具备NVIDIA GPU（≥39GB显存）与Python开发环境的开发者。

一、硬件与软件环境

部署本教程的机器配置如下：

  • GPU显卡：RTX A6000 (50GB 显存)
  • 内存：252GB
  • CPU：Intel Xeon Silver 4314（64核）@2.40GHz
  • Python版本：3.10
  • CUDA版本：12.0
  • 大模型版本：Qwen2.5-VL-7B-Instruct

二、项目代码下载

项目地址：GitHub - QwenLM/Qwen2.5-VL: Qwen2.5-VL is the multimodal large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.


                

        

    


  


        

            

                      
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开源也能全模态！Qwen2.5-Omni-7B 多模态接口本地部署实践

				
			

			

				

					努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
				

				

					03-27
					
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本文详解如何在本地部署阿里通义最新开源全模态大模型 Qwen2.5-Omni-7B，支持文本、图像、语音、视频多模态输入与流式语音输出。内容涵盖环境配置、模型加载、图像问答、语音转写、视频理解、语音合成调用，以及 Gradio 可视化界面与 Docker 封装实践。适用于有 Python/PyTorch 基础的开发者快速上手，构建属于自己的本地多模态 AI 系统。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
23、Swift框架微调实战（3）-Qwen2.5-VL-7B LORA微调OCR数据集

				
			

			

				

					Andy_shenzl的博客
				

				

					05-29
					
					1382
					
				

			

		

		

			
				
Qwen2.5-VL是阿里通义千问团队开源的视觉语言模型，具有3B、7B和72B三种不同规模，能够识别常见物体、分析图像中的文本、图表等元素，并具备作为视觉Agent的能力。Qwen2.5-VL 具备作为视觉Agent的能力，可以推理并动态使用工具，初步操作电脑和手机。在视频处理上，Qwen2.5-VL 能够理解超过1小时的长视频，精准定位相关片段捕捉事件。模型还支持发票、表单等数据的结构化输出。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
本地部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct多模态视觉大模型（Windows篇）

					
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Qwen2.5-VL是阿里云推出的开源多模态大模型，支持等功能。较上一个版本Qwen2-VL有质的飞越，Qwen2.5-VL通过动态分辨率适配和窗口注意力机制，显著降低显存占用并提升推理速度，72B模型在单卡A100上推理速度提升30%。身在AI这股浪潮中，只要本地电脑硬件条件允许的话，我都会尝试着去部署优秀的开源大模型。说到开源大模型，相对而言的就是闭源大模型，我们在脑海中很自然地浮现出国外的OPENAI，以及国内的百度，也就是李彦宏。

			
		

	





	

		

			

				
					
(保姆级)Qwen2.5-VL-7b云服务器部署教程

					
最新发布

				
			

			

				

					2201_76033400的博客
				

				

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本文介绍了在AutoDL云服务器上部署使用Qwen2.5-VL-7B-Instruct多模态模型的完整流程。首先通过pip安装ModelScope库并下载模型，然后配置运行环境，包括安装transformers和accelerate库。文章详细说明了如何准备Python脚本进行图像-文本转换，包括加载模型、处理输入数据、执行推理生成以及结果解码等关键步骤。整个过程涉及模型部署、数据处理和推理配置，适用于中文多模态任务处理，为开发者提供了完整的实现方案。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Qwen2.5-VL-7B 本地部署方案

				
			

			

				

					专注最新最热的AI知识学习，以实战方式总结心得。
				

				

					04-22
					
					6685
					
				

			

		

		

			
				
pip install qwen-vl-utils[decord]  # 视频处理支持。pip install qwen-vl-utils[decord]  # 视频处理支持。· 使用 --dtype float16 或量化版本（如GPTQ-Int4）· 使用 --dtype float16 或量化版本（如GPTQ-Int4）· --limit-mm-per-prompt：限制每请求的多媒体输入数量。· --limit-mm-per-prompt：限制每请求的多媒体输入数量。

			
		

	





	

		

			

				
					
从零开始之三，在AutoDL上微调Qwen2.5-VL-7B

				
			

			

				

					weixin_43490757的博客
				

				

					04-22
					
					2605
					
				

			

		

		

			
				
从零开始之三，在AutoDL上微调Qwen2.5-VL-7B

			
		

	





	

		

			

				
					
【3050 Ti】也能本地部署Qwen2.5-VL

				
			

			

				

					qq_40797962的博客
				

				

					03-03
					
					4272
					
				

			

		

		

			
				
本文将详细介绍如何在一台配备NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti显卡的设备上部署Qwen2.5-VL。

			
		

	





	

		

			

				
					
本地部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型

				
			

			

				

					yhl18931306541的博客
				

				

					03-03
					
					1713
					
				

			

		

		

			
				
本地部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型

			
		

	





	

		

			

				
					
qwen2.5-vl-7B视觉大模型 私有化部署webUI

				
			

			

				

					weixin_42684822的博客
				

				

					02-08
					
					6725
					
				

			

		

		

			
				
在云服务上，私有化部署qwen2.5-vl视觉大模型

			
		

	





	

		

			

				
					
保姆级！Qwen2.5 VL 本地部署实践！含可视化页面！

				
			

			

				

					不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男的专栏
				

				

					02-26
					
					4416
					
				

			

		

		

			
				
版本（我的版本）下载链接。

			
		

	





	

		

			

				
					
Qwen2.5-VL 开源视觉大模型，模型体验、下载、推理、微调、部署实战

				
			

			

				

					coco的专栏
				

				

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如果需要高性能和效率，建议使用快速版本（

			
		

	





	

		

			

				
					
最强开源视觉大模型Qwen2.5-VL：本地部署完全免费

				
			

			

				

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Qwen2.5-VL 是 Qwen 推出的全新旗舰视觉语言模型。较前身 Qwen2-VL 有重大飞跃，树立了多模态 AI 新标准。

			
		

	





	

		

			

				
					
从硬件需求到软件配置，手把手教你本地部署Qwen 2.5-Coder大模型

				
			

			

				

					2401_85327249的博客
				

				

					12-31
					
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Qwen 2.5-Coder 是基于 AI 的语言模型，也是先进的编程辅助工具，能帮助开发者自动化编码任务，还能在复杂编程挑战中提供智能辅助，提升开发效率和代码质量。本文教会大家如何在本地部署Qwen 2.5-Coder大模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
阿里千问系列：Qwen2.5-VL-7B-Instruct 多模态模型本地部署

				
			

			

				

					不积跬步，无以至千里！
				

				

					07-24
					
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Qwen2.5-VL-7B大模型部署指南！

			
		

	





	

		

			

				
					
阿里最新开源模型Qwen2.5-VL 本地部署

				
			

			

				

					海阔凭鱼跃天高任鸟飞的博客
				

				

					03-07
					
					1081
					
				

			

		

		

			
				
通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。这一步可能不是必需的，除非您知道  是与 CUDA 相关的旧密钥，并且您想从系统中删除它以避免混淆。这是必要的，以便  能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。更新 apt 的软件包列表，以便包括刚刚通过  添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

			
		

	





	

		

			

				
					
重磅首发！本地部署+真实测评阿里开源视觉大模型Qwen2.5-VL-7B-Instruct和Qwen2.5-VL-72B！轻松识别提取发票！全方位测评见证AI视觉理解能力的质的飞跃，图像识别不再是难题

				
			

			

				

					m0_71165399的博客
				

				

					01-30
					
					4082
					
				

			

		

		

			
				
2025年1月，阿里巴巴通义千问团队发布了全新的视觉语言模型——Qwen2.5-VL-7B-Instruct，作为Qwen2.5-VL系列的一员，标志着视觉语言理解领域的一次重要突破。这一中型参数模型，凭借其卓越的性能和多样化的功能，迅速吸引了业界的广泛关注。

			
		

	





	

		

			

				
					
windows11 本地安装部署Qwen2.5-VL详细介绍

				
			

			

				

					qq_40828839的博客
				

				

					06-10
					
					903
					
				

			

		

		

			
				
多模态大模型已成为未来趋势，结合国内开源大模型情况，选择Qwen2.5-VL作为案例分析，详细介绍如何在本地部署Qwen2.5-VL，显卡较小我这里以3B进行适配。

			
		

	





	

		

			

				
					
Qwen2.5-vl-7B

				
			

			

				

					03-12
				

			

		

		

			
				
### 关于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的详细介绍

#### 模型概述
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款多模态大型语言模型，专为理解和生成自然语言而设计。该模型不仅擅长处理文本数据，还特别增强了对图像的理解能力，使其成为一款视觉-语言联合学习的强大工具[^1]。

#### 主要特点
此模型的一大亮点在于其作为视觉代理的能力。借助先进的智能推理技术，Qwen2.5-VL-7B-Instruct可以动态调用多种外部API和服务来完成特定任务，从而实现类似于人类的操作行为——无论是在计算机上执行命令还是操控移动设备上的应用程序都显得游刃有余。这种高度灵活的应用场景极大地扩展了模型的实际用途范围[^2]。

#### 下载方法
为了获取并部署这一先进的人工智能解决方案，可以从Hugging Face平台下载预训练好的权重文件。具体操作如下所示：

```bash
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
```

上述命令会自动从官方仓库拉取所需的全部资源包，并将其保存到本地环境当中以便后续加载使用。

#### 使用教程
启动基于vLLM框架的服务端程序之前，请先确保已经成功安装好必要的依赖库以及配置好了运行时环境变量。之后可以通过下面这条简单的指令快速开启服务接口供客户端请求访问：

```bash
# 假设已按照文档说明完成了前期准备工作，则只需简单输入以下命令即可激活在线预测功能
python -m vllm.server --model-path ./path/to/downloaded/model/
```

以上就是有关如何利用vLLM项目高效地集成和应用Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的一系列指导建议。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
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