全流程实战：使用 Qwen2.5-Omni-7B 微调你的图文语音多模态大模型

已于 2025-04-21 20:00:57 修改
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分类专栏： 国产大模型部署实战全流程指南 文章标签： 人工智能 深度学习
于 2025-03-27 20:47:14 首次发布
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开源模型应用落地-Qwen2.5-Omni-7B模型-部署 “光速” 指南
没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
04-03 1万+
阿里巴巴开源的全模态大模型Qwen2.5-Omni-7B以其强大的多模态感知能力和创新架构，标志着人机交互的重大突破，为普惠AI时代铺平道路。
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相关的知识干货！
03-27 7401
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。
Qwen 2.5-Omni-7B: 语音聊天 + 视频聊天
weixin_51674085的博客
03-27 247
AI 图像生成平台 Ideogram 正式发布了 3.0 版本模型，在真实感、创意表现和图像一致性方面都有提升。不用客户端，佬们可以在 qwen.ai 上直接语音或视频聊天。阿里通义团队发布了 Qwen 2.5-Omni-7B 模型，OpenAI 高级语音模式的开源平替。不过目前官方尚未公布 API 接口和具体定价方案，根据我的经验，这种级别的模型服务估计不会太便宜。新版本现已在其官网开放使用，所用用户都可以使用，每次消耗 4 个积分。这个模型能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式。
Qwen最新多模态大模型：Qwen2.5-Omni介绍与快速入门
zhangzhentiyes的博客
03-30 1452
近日，Qwen2.5-Omni正式发布了！这是Qwen系列中全新的旗舰级端到端多模态大模型，专为全面的多模式感知设计，无缝处理包括文本、图像、音频和视频在内的各种输入，同时支持流式的文本生成和自然语音合成输出。Qwen2.5-omni 的发布，在人工智能领域掀起了波澜，其创新性的技术架构为多模态交互带来了前所未有的变革。下面我们深入剖析其核心技术，理解它是如何重塑多模态交互格局的。
LoRA微调中的r=8配置详解：原理、应用与Qwen2.5-Omni优化指南
AngelCryToo的专栏
04-16 902
target_modules=["q_proj", "v_proj", "vision_model.proj"], # 增加视觉投影层。self.r = min(8 + current_epoch//2, 16) # 随训练逐步增大。modules_to_save=["lm_head"] # 保留输出层全参数。（rank的缩写）是LoRA（Low-Rank Adaptation）微调中的。（intrinsic rank），即低秩矩阵的维度大小。，它决定了适配器（Adapter）的。
7B模型搞定AI视频通话，阿里最新开源炸场，看听说写全模态打通，开发者企业免费商用
量子位
03-27 1097
在传统语音理解大模型的人机交互场景里，一般运用 ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术，把人类语音转换为文字文本，随后将其交给大语言模型处理，最终生成的内容借助 TTS（Text-to-Speech，语音合成）技术转化为语音反馈给用户。所以Qwen2.5-Omni得以在一系列同等规模的单模态模型权威基准测试中，拿下最强全模态性能，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，均领先于专门的音频（Audio）或视觉语言（VL）模型。
Qwen2.5-Omni-7B本地部署
2302_81545940的博客
04-01 1636
如何本地部署Qwen2.5-Omni-7B
阿里开源了端到端全模态大模型Qwen-2.5-Omni-7B之本地部署（windows篇）
仗剑行于江湖，执笔记江湖事。
03-29 2166
阿里千问团队开源了到端全模态大模型，一时之间，炸燃了AI界。而这次千问团队开源的，可谓是将看、听、读及写集于一身的全能型的大模型。
阿里巴巴Qwen2.5-Omni 7B
最新发布
晓的博客
04-24 653
打破传统多模态模型“语音-文本切换时性能骤降”的痛点（如某闭源模型从语音输入切换到文本输入时，指令完成率从85%降至60%），Qwen2.5-Omni通过统一特征空间设计，保持跨模态性能稳定（波动≤3%）。在Common Voice 15英文数据集上，词错误率（WER）7.6%，超越MinMo（7.9%）和Llama Audio-7B（8.2%），尤其在带背景噪音的场景中表现突出（降噪模型融合）。
阿里这次放大招了：Qwen2.5-Omni-7B 是开源多模态的天花板？
努力分享一些人工智能相关的知识干货！
03-27 1835
近年来，大模型从单模态文本生成向多模态认知跃迁已成业界共识。OpenAI 发布 GPT-4V 与 Gemini 1.5-Pro，Google DeepMind 推出 Flamingo 和 Gemini 系列，多模态技术逐渐成为 AI 实用化的关键路径。但多模态大模型往往意味着参数暴增、推理开销剧增、无法实时响应等现实问题。如何构建“轻量化、全模态、强泛化、可部署”的 AI 系统，一直是技术团队追求的目标。在这样的背景下，阿里通义团队开源发布的，无疑是一次重量级突破。
通义千问Qwen2.5-Omni-7B多模态部署与全方位体验
AngelCryToo的专栏
04-16 672
这次决定购买安小时付费的服务器，不用的时候释放资源；包月包年利用率低，属实浪费。算力云可用的资源越来越少了，看文章RTX4090可以用，买个RTX4090吧。：可（FP16约14GB显存），支持多模态输入（如图文问答）。：需（显存需求降至~36GB）或（性能下降显著）。由于RTX4090卖完了，所以我买了。
Qwen2.5-VL vs. Qwen2.5-Omni 深度对比：多模态能力、部署成本与个人玩家指南
AngelCryToo的专栏
03-28 2099
inputs = tokenizer("描述这张图片:", images="product.jpg", return_tensors="pt").to("cuda")随着量化技术进步，预计2024年底可在RTX 4070级显卡上流畅运行Omni模型，进一步降低门槛。Qwen2.5-VL对图像单独计费，处理1000张图+10万文本token ≈ $6.8。：可运行Qwen2.5-VL（int4量化），Omni需Colab Pro+。，Qwen2.5-VL略优（计算效率更高）。，图像Token化效率更高。
阿里重磅开源！7B参数全模态模型Qwen2.5-Omni
EnjoyEDU的博客
03-29 1210
Qwen2.5-Omni-7B是Qwen系列的最新旗舰模型，
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 2973
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
开源大模型项目，助你效率提高 10 倍
2401_85375298的博客
10-23 1608
Flowise 是一款开源 UI 可视化工具，用于构建定制的 LLM 编排流程和 AI 代理。" )}
【模型篇】370-M8运行Qwen2.5-Omni-7B
xiaojunjun200211的博客
03-31 575
OpenAI 发布 GPT-4V 与 Gemini 1.5-Pro，Google DeepMind 推出 Flamingo 和 Gemini 系列，多模态技术逐渐成为 AI 实用化的关键路径。但多模态大模型往往意味着参数暴增、推理开销剧增、无法实时响应等现实问题。如何构建“轻量化、全模态、强泛化、可部署”的 AI 系统。在这样的背景下，阿里通义团队开源发布的 Qwen2.5-Omni-7B，无疑是一次重量级突破。
全球首个7B全模态模型！阿里Qwen2.5-Omni登顶榜首，实时语音+视频交互开源免费
m0_63171455的博客
03-30 1796
一、项目概述在人工智能领域，单一模态模型已取得显著成果，但人类智能是多模态的。我们通过视觉、听觉等感官感知世界，并通过语言等方式交流。因此，开发能处理多种模态输入并输出的模型，对实现更接近人类智能的系统至关重要。Qwen2.5-Omni 正是在此背景下诞生，旨在打破模态壁垒，实现更自然、高效的人机交互。本文将详细介绍其技术原理、功能特点、应用场景及快速使用方法。一、项目概述。
阿里通义千问开源Qwen2.5-Omni-7B：全能多模态模型，开发者不可错过的技术革新！​
weixin_44975687的博客
03-27 472
👉 ​核心亮点速览：​全模态感知，端到端交互：业界首个支持文本、图像、音频、视频无缝处理的多模态模型，Thinker-Talker双核架构实现“大脑”与“发声器”协同，实时生成文本与自然语音响应，交互如真人对话般流畅。​性能碾压同级，开源免费商用：7B参数规模下，音频、视觉、语音生成能力超越单模态模型及闭源竞品（如Gemini-1.5-Pro），OmniBench多模态任务得分刷新SOTA，支持手机端轻量部署。​创新技术加持：首创TMRoPE位置编码，精准同步音视频时间戳；
qwen-omni 安装
04-03
<think>好的，我需要帮助用户解决如何安装Qwen-Omni的问题。首先，我要查看用户提供的引用内容，看看是否有相关的安装步骤。引用[2]提到了安装依赖项的命令，包括git克隆仓库和安装requirements文件。另外，引用[5]提到有配套的视频教程，可能对用户有帮助。 接下来，我需要确保回答符合系统级指令的要求，比如使用正确的中文和LaTeX格式，虽然这个问题可能用不到数学表达式，但如果有相关参数设置可能需要。不过安装过程主要是代码和命令，所以要注意代码块的使用。 用户的问题是关于安装教程和下载配置方法，所以需要分步骤说明。首先，安装前的准备，比如安装Git和Python环境。然后克隆仓库，安装依赖项，可能还需要下载模型文件，引用[5]提到模型需要单独下载，所以需要强调这一点。最后，验证安装是否成功，可能给出一个示例代码或者运行命令。 需要检查引用是否正确，比如引用[2]中的命令是否正确，是否有拼写错误。例如，git clone的链接是否正确，requirements文件的名字是否正确。另外，引用[5]提到模型文件存放在ModelScope社区，需要指导用户去那里下载。 还要考虑用户可能遇到的常见问题，比如依赖项安装失败，模型路径设置错误等，可能需要给出注意事项，比如使用虚拟环境，检查Python版本等。 最后，生成相关问题，参考示例中的结构，可能的问题包括如何验证安装是否成功，如何处理依赖冲突，模型的应用场景等。 总结步骤： 1. 安装前准备：Git、Python、虚拟环境 2. 克隆仓库 3. 安装依赖项 4. 下载模型文件 5. 验证安装 6. 注意事项 7. 相关问题 确保每个步骤清晰，并正确引用来源，比如引用[2]和[5]。同时，注意用户可能对命令行操作不熟悉，需要给出具体的命令示例，如pip install命令和git clone命令。</think>### Qwen-Omni 安装与配置指南 Qwen-Omni 是阿里巴巴开源的多模态大模型，以下是具体安装步骤： #### 一、环境准备 1. **安装Git工具** 需提前安装Git用于代码克隆： ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install git # CentOS sudo yum install git ``` 2. **配置Python环境** 要求Python ≥ 3.8，建议使用conda创建虚拟环境： ```bash conda create -n qwen_env python=3.8 conda activate qwen_env ``` #### 二、代码库克隆与依赖安装 1. **克隆官方仓库** ```bash git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni.git cd Qwen2.5-Omni ``` 此步骤引用自官方仓库的克隆指令[^2]。 2. **安装依赖包** ```bash pip install -r requirements_web_demo.txt ``` 注意：若遇到网络问题，可添加`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`使用国内镜像源。 #### 三、模型文件下载 1. **获取预训练模型** 访问ModelScope社区下载模型文件（需注册账号）： ```bash git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2.5-Omni-7B.git ``` 模型文件通常较大（约15GB），需确保存储空间充足[^5]。 #### 四、验证安装 1. **运行示例程序** 修改配置文件`configs/model_config.py`，指定模型路径： ```python MODEL_PATH = "/your/path/to/Qwen2.5-Omni-7B" ``` 启动交互式Demo： ```bash python web_demo.py ``` #### 五、注意事项 - GPU要求：建议使用NVIDIA显卡（显存≥16GB），安装对应版本的PyTorch与CUDA - 内存要求：至少32GB系统内存 - 首次运行会自动下载分词器文件，需保持网络通畅[^4]
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