结合魔搭（ModelScope）平台来通过 Ollama 部署 qwen2.5-vl-7b-instruct 模型

结合魔搭（ModelScope）平台来通过 Ollama 部署 qwen2.5-vl-7b-instruct 模型，需要先从魔搭下载模型权重，再通过 Ollama 的自定义模型功能加载。以下是详细步骤：
一、准备工作
安装依赖工具确保已安装魔搭客户端和 Ollama 必要依赖：
bash

安装魔搭 SDK

pip install modelscope

安装 Git LFS（用于下载大模型文件）

sudo apt install git-lfs
git lfs install

确认 Ollama 已正常运行确保 Ollama 服务处于活跃状态：
bash
sudo systemctl status ollama # 应显示 active (running)
二、从魔搭下载 qwen2.5-vl-7b-instruct 模型
创建模型存放目录
bash

mkdir -p ~/models/qwen2.5-vl-7b-instruct
cd ~/models/qwen2.5-vl-7b-instruct

通过魔搭下载模型使用魔搭 SDK 下载模型（需登录魔搭账号，首次使用会提示认证）：
bash

从魔搭下载模型（模型ID可在魔搭官网搜索确认）

```bash
modelscope download --model qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --local_dir .

等待下载完成（模型较大，约 13GB，需耐心等待）。
三、通过 Ollama 加载本地模型

创建 Modelfile 配置文件在模型目录中创建 Modelfile（Ollama 模型定义文件）：
bash

cd ~/models/qwen2.5-vl-7b-instruct


# 创建 Modelfile
cat > Modelfile << EOF
# 指定本地模型路径
FROM ./

# 配置模型参数（根据模型特性调整）
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER max_tokens 4096
PARAMETER stop "<|end_of_text|>"
PARAMETER stop "<|end_of_solution|>"

# 定义模型描述
SYSTEM "Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一个多模态大模型，支持图文理解与生成。"
EOF

通过 Ollama 创建模型
使用 ollama create 命令将本地模型转换为 Ollama 可运行格式：

```bash
bash
# 注意模型名称需用小写字母和连字符，避免特殊符号
ollama create qwen2.5-vl-7b-instruct -f Modelfile

如果报错

(base) c3-201@c3-201:~/models/qwen2.5-vl-7b-instruct$ ollama create qwen2.5-vl-7b-instruct -f Modelfile
gathering model components 
Error: unknown parameter 'max_tokens'

出现 “unknown parameter ‘max_tokens’” 错误是因为 Ollama 中对应的参数名称不是 max_tokens，而是 num_ctx（用于控制上下文窗口大小）。需要修改 Modelfile 中的参数名称，步骤如下：
编辑 Modelfile 修正参数：

bash
# 用文本编辑器打开文件
nano Modelfile

将 max_tokens 替换为 num_ctx，修改后的内容如下：

# 配置模型参数（修正参数名称）
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 4096  # 替换 max_tokens 为 num_ctx
PARAMETER stop "<|end_of_text|>"
PARAMETER stop "<|end_of_solution|>"

按 Ctrl+O 保存，Ctrl+X 退出编辑器。

如果没有报错 就忽略上面步骤

该过程会处理模型权重并生成 Ollama 兼容的格式，完成后会显示模型创建成功。

成功的标识是显示：successfully created model ‘qwen2.5-vl-7b-instruct’

四、验证并使用模型
查看已创建的模型
bash

ollama list

应能看到 qwen2.5-vl-7b-instruct 已在列表中。
启动模型交互
bash

ollama run qwen2.5-vl-7b-instruct

进入交互界面后，可测试多模态功能，例如输入图片路径提问：

>>> 描述这张图片的内容: /path/to/your/image.jpg