BM1684X平台：Qwen-2-5-VL图像/视频识别应用

原创 已于 2025-08-04 09:58:43 修改 · 348 阅读 · 6 ·
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#音视频 #人工智能 #边缘计算 #BM1684X #ShiMetaPi

于 2025-08-04 09:56:32 首次发布

一、 简介

Qwen-2-5-VL 是阿里巴巴通义千问团队推出的多模态大语言模型（MLLM），属于 Qwen-2 系列模型的一部分，支持视觉（Vision）与语言（Language）的多模态交互。

1、特性

  • 动态分辨率处理：自适应调整图像分辨率以平衡精度与计算效率。
  • 跨模态对齐：通过对比学习对齐视觉-语言特征空间，提升模态交互能力。
  • 低资源适配：支持量化、LoRA微调等轻量化部署方案。

2、工程目录

    Qwen2-5-VL
    ├── datasets
    │   ├──images                        # 默认为一张panda.jpg的图片
    │   └──videos                        # 默认为一段carvana_video.mp4的视频
    ├── models
    │   └── BM1684X
    │       └── qwen2.5-vl-3b_bm1684x_w4bf16_seq2048.bmodel    # BM1684X qwen2.5-vl-3b模型
    ├── python
    │   ├── __pycache__
    │   ├── configs                       # 配置文件
    │   ├── qwen2_5_vl.py                 # 启动程序
    │   ├── README.md                     # 说明文档
    │   ├── vision_process.py             # 视觉数据预处理文件
    │   └── requirements.txt              # python依赖
    ├── scripts
    │   ├── compile.sh
    │   ├── datasets.zip
    │   ├── download_bm1684x_bmodel.sh       # 1684X盒子模型下载脚本
    │   ├── download_bm1688_bmodel.sh        # 1688盒子模型下载脚本
    │   └── download_datasets.sh             # 数据集下载脚本
    └── tools                              # 工具包

二、运行步骤

1、准备Python环境、数据与模型

1.1 首先升级python版本为3.10
    sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
    sudo apt update
    sudo apt install python3.10 python3.10-dev

    # 创建虚拟环境（不含pip包），以后每次运行都要按照步骤切换虚拟环境
    cd /data
    # 创建虚拟环境（不包含 pip）
    python3.10 -m venv --without-pip myenv

    # 进入虚拟环境
    source myenv/bin/activate

    # 手动安装 pip
    curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
    python get-pip.py
    rm get-pip.py

    # 安装依赖库
    pip3 install torchvision pillow qwen_vl_utils transformers --upgrade
1.2 复制算能官方的Qwen2-5-VL工程目录（或者复制后将Qwen2_5-VL上传到盒子中的/data下）
    git clone https://github.com/sophgo/sophon-demo.git
    cd sophon-demo/sample/Qwen2_5-VL
    cd /data/Qwen2_5-VL  ##如果只上传了LLM_api_server，则只需进入此目录下操作
1.3 准备运行环境

在PCIe上无需修改内存，以下为soc模式相关：

对于1684X系列设备（如SE7/SM7），都可以通过这种方式完成环境准备，使其满足Qwen2.5-VL运行条件。

首先，确保使用V24.04.01 SDK，可以通过bm_version命令检查SDK版本，如需要升级，可从sophgo.com获取v24.04.01版本SDK，刷机包位于sophon-img-xxx/sdcard.tgz中，参考对应的产品手册进行刷机。

确保SDK版本后，在1684x SoC环境上，参考如下命令修改设备内存

    cd /data/
    mkdir memedit && cd memedit
    wget -nd https://sophon-file.sophon.cn/sophon-prod-s3/drive/23/09/11/13/DeviceMemoryModificationKit.tgz
    tar xvf DeviceMemoryModificationKit.tgz
    cd DeviceMemoryModificationKit
    tar xvf memory_edit_{vx.x}.tar.xz #vx.x是版本号
    cd memory_edit
    ./memory_edit.sh -p #这个命令会打印当前的内存布局信息
    ./memory_edit.sh -c -npu 7615 -vpu 2048 -vpp 2048 #如果是在1688平台上请修改为：./memory_edit.sh -c -npu 10240 -vpu 0 -vpp 3072
    sudo cp /data/memedit/DeviceMemoryModificationKit/memory_edit/emmcboot.itb /boot/emmcboot.itb && sync
    sudo reboot
1.4 安装unzip以及测试数据集准备
    sudo apt install unzip
    chmod -R +x scripts/
    ./scripts/download_bm1684x_bmodel.sh  ##下载模型文件
    ./scripts/download_datasets.sh  ##下载数据集

2、python例程

2.1 环境准备
    # 此外您可能还需要安装其他库
    cd /data/Qwen2_5-VL/python
    pip3 install dfss -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade
    pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    # 您需要安装SILK2.Tools.logger
    python3 -m dfss --url=open@sophgo.com:tools/silk2/silk2.tools.logger-1.0.2-py3-none-any.whl
    pip3 install silk2.tools.logger-1.0.2-py3-none-any.whl --force-reinstall
    rm -f silk2.tools.logger-1.0.2-py3-none-any.whl

    # 本例程依赖sophon-sail，可直接安装sophon-sail，执行如下命令：
    pip3 install dfss --upgrade
    python3 -m dfss --install sail

    # 需要下载运行配置文件，执行如下命令
    python3 -m dfss --url=open@sophgo.com:sophon-demo/Qwen2_5_VL/configs.zip
    unzip configs.zip
    rm configs.zip
2.2 启动测试
参数说明

可以通过修改qwen2_5_vl.py中的内容进行测试运行。内容如图：

TOOL

需要将其中896行的bmodel默认路径改为：../models/BM1684X/qwen2.5-vl-3b_bm1684x_w4bf16_seq2048.bmodel

使用方式
    # 视频识别
    python3 qwen2_5_vl.py --vision_inputs="[{\"type\":\"video_url\",\"video_url\":{\"url\": \"../datasets/videos/carvana_video.mp4\"},\"resized_height\":420,\"resized_width\":630,\"nframes\":2}]"

    # 图片识别
    python3 qwen2_5_vl.py --vision_inputs="[{\"type\":\"image_url\",\"image_url\":{\"url\": \"../datasets/images/panda.jpg\"}, \"max_side\":420}]"

    # 同时
    python3 qwen2_5_vl.py --vision_inputs="[{\"type\":\"video_url\",\"video_url\":{\"url\": \"../datasets/videos/carvana_video.mp4\"},\"resized_height\":420,\"resized_width\":630,\"nframes\":2},{\"type\":\"image_url\",\"image_url\":{\"url\": \"../datasets/images/panda.jpg\"}, \"max_side\":840}]"

    # 纯文本对话
    python3 qwen2_5_vl.py --vision_inputs=""
使用效果

TOOL

TOOL

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