人工智能 | 阿里通义千问大模型

简介

通义千问系列模型为阿里云研发的大语言模型。千问模型基于 Transformer 架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的 chat 版本。其中千问-1.8B 是 18 亿参数规模的模型，千问-7B 是 70 亿参数规模的模型，千问-14B 是 140 亿参数规模的模型，千问-72B 是 720 亿参数规模的模型。

Qwen1.5

Qwen1.5 是 Qwen 开源系列的下一个版本。与之前的版本相比，Qwen1.5 显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性，改善了它们的多语言能力，并具备了强大的链接外部系统能力。DashScope 上提供 API 服务的是新版本 qwen 模型的 chat 版本，在 chat 能力上大幅提升，即便在英文的 MT-Bench 上，Qwen1.5-Chat 系列也取得了优秀的性能。

Qwen2

Qwen2 参数范围包括 0.5B 到 72B，包括 MOE 模型。Qwen2 在一系列针对语言理解、语言生成、多语言能力、编码、数学、推理等的基准测试中总体上超越了大多数开源模型，并表现出与专有模型的竞争力。Qwen2 增⼤了上下⽂⻓度⽀持，最⾼达到 128K tokens（Qwen2-72B-Instruct），能够处理大量输入

千问 2 性能

文生文本地部署 ollama

Qwen2-72B-Instruct-demo 在线体验

Qwen2-VL ModelScope

Qwen2-VL 可以处理任意图像分辨率，将它们映射到动态数量的视觉标记中，提供更接近人类的视觉处理体验

Qwen2-VL 模型特点

读懂不同分辨率和不同长宽比的图片：Qwen2-VL 在 MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA 等视觉理解基准测试中取得了全球领先的表现。
理解 20 分钟以上的长视频：Qwen2-VL 可理解长视频，并将其用于基于视频的问答、对话和内容创作等应用中。
能够操作手机和机器人的视觉智能体：借助复杂推理和决策的能力，Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备，根据视觉环境和文字指令进行自动操作。
多语言支持：为了服务全球用户，除英语和中文外，Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。

本地部署示例

本地处理视频分析

Qwen2-VL ModelScope 在线体验

langchain 调用阿里云 api

from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessagechatLLM = ChatTongyi(model_name="qwen-vl-max")
image_message = {"image": "https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/agent-overview.png",
}
text_message = {"text": "summarize this picture",
}
message = HumanMessage(content=[text_message, image_message])
chatLLM.invoke([message])

token 消耗统计

content=[{'text': '图中是一位身穿黄色衣服的女子站在床边喂一个男人喝药。女人身穿一身黄色旗袍，上面绣着精美的花纹。男人躺在床上似乎很虚弱的样子。'}] response_metadata={'model_name': 'qwen-vl-max', 'finish_reason': 'stop', 'request_id': '777814e2-873c-93c8-a280-eea5e91f59f1', 'token_usage': {'input_tokens': 335, 'output_tokens': 39, 'image_tokens': 299}} id='run-7708852a-7069-4940-9b25-9bcda0e99e10-0'

代码调用 transformers + modelscope

from PIL import Image
import requests
import torch
from torchvision import io
from typing import Dict
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from modelscope import snapshot_downloadfrom utils import debugmodel_dir = snapshot_download("qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")
# Load the model in half-precision on the available device(s)
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(model_dir, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_dir)def test_image():# Imageurl = "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)conversation = [{"role": "user","content": [{"type": "image",},{"type": "text", "text": "Describe this image."},],}]# Preprocess the inputstext_prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)# Excepted output: '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Describe this image.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'inputs = processor(text=[text_prompt], images=[image], padding=True, return_tensors="pt")inputs = inputs.to("cuda")# Inference: Generation of the outputoutput_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)generated_ids = [output_ids[len(input_ids):]for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)]output_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)debug(output_text)