【手把手教程】PyCharm本地部署阿里Qwen2.5-VL：零基础玩转顶级AI视觉模型

已于 2025-02-19 19:08:27 修改
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文章标签： pycharm 人工智能 python
于 2025-02-19 13:24:48 首次发布
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阿里云开源的Qwen2.5-VL凭借其强大的图像理解、文本识别和复杂布局解析能力，已成为AI视觉领域的明星模型。本文从零开始教你用PyCharm实现本地部署，全程避坑指南+代码可复制，小白也能轻松搞定！

📦 准备工作（必装工具）

  1. Anaconda
    >> 官网下载地址
    用于管理Python环境，避免依赖冲突

  2. PyCharm
    >> 专业版下载
    推荐使用专业版，社区版也可运行

  3. Git
    >> 下载地址
    用于克隆开源代码仓库

    🛠️ 本地部署全流程（含镜像加速）

步骤1：创建虚拟环境

# 创建名为qwen-vl的Python3.11环境
conda create -n qwen-vl python=3.11 -y

# 激活环境
conda activate qwen-vl

步骤2：安装依赖（国内镜像加速）

# 使用清华镜像加速安装！
pip install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 关键依赖（必须安装）
pip install transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsin
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Qwen2.5-VL 是通义千问系列的最新多模态大模型，具备图文理解、视觉推理、文档解析等强大能力，广泛应用于智能搜索、内容生成、企业文档处理等领域。🔹 主要功能✅ 多模态问答：解析图片、图表、文档，回答问题，支持 OCR 识别。✅ 复杂文档解析：提取发票、合同、PPT、表格等文件中的结构化信息。✅ 高级视觉推理：理解图像中的关系，如因果推理、数据分析。✅ 智能摘要与生成：自动生成图片描述、文档摘要，提高信息获取效率。
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Qwen2.5-7B 是阿里云发布的大型语言模型，属于 Qwen2.5 系列的一部分。Qwen2.5-7B 以 Apache 2.0 开源协议开源，可以完全免费商用。它在 Hugging Face 上有多个版本可供下载，包括基座版本和指令微调版本。技术规格内 容模型类型因果语言模型训练阶段包括预训练和后训练参数总量7.61B（非嵌入层参数：6.53B）注意力头数28（Q）和 4（KV）
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在本地部署一个多模态的大模型并不一定需要天花乱坠的 DevOps 大工程，也不需要写上一堆 Python 代码来启动后端 API。有了容器和vLLM，以及类似Chatbox这样的可视化界面，一条命令就能搞定服务，全程无痛。也希望这样的方法能帮到更多需要低门槛部署大模型、或希望私有化守护数据安全的团队，一起把技术创新落到实处。
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Qwen2.5-VL 系列模型的发布带来了更精准的视觉定位，文字理解以及Agent智能体能力。OpenVINOTM则可以以更低的资源占用，高效地在本地运行Qwen2.5-VL视觉多模态模型，激发AIPC异构处理器的潜能。相信构建面向桌面操作系统的本地智能体应用已不再遥远。
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本地部署qwen2.5的条件和步骤
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本地部署 Qwen2.5 需要满足一定的硬件、软件和网络条件。通过按照上述详细步骤进行操作，我们可以成功地在本地环境中部署和使用 Qwen2.5 模型。同时，通过模型量化和分布式推理等优化方法，可以进一步提高模型的性能和效率。在部署过程中，遇到问题时可以参考常见问题及解决方法进行排查和解决。
Ollama部署qwen2.5搭建本地大模型
Hummers
03-16 935
Ollama + open web ui + 大模型本地部署大语言模型，并设置联网搜索，实现用户创建等权限配置
pycharm使用Qwen2.5-max
02-11
### 配置和使用 Qwen2.5-max 模型于 PyCharm #### 安装必要的库 为了能够在 PyCharm 中成功加载并利用 Qwen2.5-max 模型，需先安装一些必备的 Python 库。这通常涉及 `transformers` 和 `modelscope` 这两个包。 ```bash pip install transformers modelscope torch ``` #### 下载预训练模型 通过 Hugging Face 或 ModelScope 平台下载 Qwen2.5-max 版本的大规模语言模型。ModelScope 提供了一种简便的方法来获取所需资源： ```python from modelscope.models import Model model_id = 'Qwen/Qwen-7B' # 假设这是对应 max 版本 ID model_dir = './qwen_model' model = Model.from_pretrained(model_id, cache_dir=model_dir) ``` #### 加载模型至内存 一旦完成上述准备工作之后，则可以通过如下方式实例化该模型对象以便后续调用其预测能力。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path_to_your_local_qwen_directory') model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('path_to_your_local_qwen_directory', trust_remote_code=True).to('cuda') def generate_text(prompt): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to('cuda') outputs = model.generate(inputs, do_sample=False, max_new_tokens=50) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result ``` #### 将模型集成到 IDE 编辑器中 为了让开发者可以在编写代码的同时享受来自 AI 助手的帮助，在此推荐采用 API 接口的形式将本地运行着的 Qwen2.5-max 模型连接起来[^2]。具体来说，可以选择 OneAPI 来创建一个兼容 OpenAI 格式的 HTTP 请求端点，从而允许任何支持 RESTful 协议的应用程序轻松访问这个强大的自然语言处理引擎。
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