阿里云放大招！能看懂图片还会聊天的AI来了，Qwen2.5-VL深度解析

模型介绍

Qwen2.5-VL 是阿里云通义千问系列模型中的重要成员，专注于 多模态理解 领域。"VL" 代表 Vision-Language (视觉-语言)，表明该模型的核心能力在于理解和处理图像信息，并结合语言进行交互。"chat" 则意味着它具备 对话能力，可以像聊天机器人一样与用户进行多轮对话，解答关于图像内容的问题，执行与图像相关的任务。"v1" 表示这是该模型的第一个公开版本，预示着阿里云在该领域持续投入和迭代的决心。

核心能力

Qwen2.5-VL 模型的核心优势在于其强大的 视觉理解和多模态交互能力，主要体现在以下几个方面：

1. 精准的图像描述和理解
   模型能够准确地分析图像内容，识别图像中的物体、场景、人物、动作等各种元素，并生成自然流畅的中文描述。它不仅仅停留在简单的物体识别，更能理解图像的 深层含义和上下文。

2. 多轮对话交互
   Qwen2.5-VL 具备强大的对话能力，可以与用户进行 多轮、自然的对话。用户可以就图像内容提出各种问题，模型能够理解上下文语境，给出准确、有逻辑的回答。例如，用户可以先上传一张图片，然后连续追问图片中的细节、关联信息、甚至进行创意性对话。

3. 丰富的视觉任务支持
   除了基础的图像描述和问答，Qwen2.5-VL 还支持多种更复杂的视觉任务，例如：

   • 图像标注 (Image Captioning): 自动生成图像的详细描述文本。
   • 视觉问答 (Visual Question Answering, VQA): 回答用户关于图像内容的各种问题。
   • 图像推理 (Visual Reasoning): 进行基于图像内容的逻辑推理和判断。
   • 场景识别 (Scene Recognition): 识别图像所属的场景类型，例如室内、户外、自然风光等。
   • 物体检测 (Object Detection): 识别图像中特定物体的类别和位置。
   • 图像编辑指示 (Image Editing Instructions): 理解用户对图像编辑的指令，并指导图像编辑工具进行操作（这项能力可能更偏向未来发展方向）。
   • 以及更多... 随着模型的持续迭代，支持的视觉任务类型会更加丰富。

4. 优秀的中文语言能力
   作为阿里云通义千问系列的一员，Qwen2.5-VL 继承了优秀的中文自然语言处理能力，能够流畅、自然地进行中文对话，更精准地理解中文语境和文化 nuances。

5. 强大的技术背景
   Qwen2.5-VL 模型基于阿里云强大的 AI 技术积累和基础设施构建，在模型训练、优化、部署等方面都拥有坚实的技术保障。

适用场景

Qwen2.5-VL 模型凭借其强大的视觉理解和对话能力，可以应用于非常广泛的场景，包括但不限于：

• 智能客服： 在电商、客服等场景中，用户可以通过上传图片来描述问题，例如商品瑕疵、操作疑问等，模型可以理解图片内容并提供更精准的解答。
• 内容创作： 辅助内容创作者进行图像素材的选择、图像描述的生成、以及基于图像内容的创意发散。
• 教育学习： 在在线教育领域，可以用于图像相关的知识问答、辅助教学、视觉素材的讲解等。
• 智能家居： 结合智能家居设备，用户可以通过语音或文字上传图片，让智能助手理解场景并执行相应的操作。
• 信息检索： 用户可以通过上传图片进行信息检索，例如识别植物、动物、地标建筑等，获取相关的知识和信息。
• 电商购物： 用户可以上传商品图片进行搜索，或者咨询商品细节，提升购物体验。
• 无障碍辅助： 帮助视觉障碍人士理解周围环境的图像信息。
• 工业质检： 在工业生产线上，用于图像质检，自动识别产品缺陷。
• 安防监控： 辅助安防监控系统进行图像分析，例如异常事件检测、目标追踪等（需考虑数据安全和隐私问题）。
• 科研探索： 为计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员提供强大的工具，加速科研探索。

在线体验地址

目前，阿里云可能尚未提供 Qwen2.5-VL 模型的独立在线体验网站。但是，您可以尝试以下几种方式来体验类似的多模态能力，并关注阿里云通义千问的官方渠道，以获取最新的体验入口信息：

测试图片：

1. 通义千问官方网站或App： 访问 体验入口 或下载通义千问 App，查看是否有图像识别或多模态对话的相关功能入口。即使当前版本没有完全对应 Qwen2.5-VL，也可能会有类似的多模态体验功能供您尝试，让您初步感受通义千问系列模型的能力。

2. 阿里云产品体验中心： 访问阿里云官方网站，查找 "产品体验中心" 或 "免费试用" 等入口，看是否有提供通义千问或其他 AI 模型的体验机会。阿里云经常会推出新的产品和功能试用活动。

3. 关注阿里云官方账号： 关注阿里云官方微信公众号、微博、技术社区等渠道，及时获取最新的产品发布、功能更新和体验活动信息。一旦 Qwen2.5-VL 模型开放体验，官方渠道通常会第一时间发布通知和入口。

请注意，由于模型是新发布的，在线体验入口可能还在准备中或逐步开放。建议您密切关注阿里云官方信息，以获取最准确的体验方式。

API 对接使用

要对接使用 Qwen2.5-VL 模型的 API，您通常需要遵循以下步骤（具体步骤可能会根据阿里云官方文档有所调整，请务必参考最新的官方指南）：

1. 注册阿里云账号并开通服务： 如果还没有阿里云账号，您需要先注册一个账号。然后，在阿里云控制台中，找到 "人工智能" 或 "机器学习" 相关的服务（例如 "灵骏智算平台"、"PAI 灵骏智能平台" 等），开通相应的服务。根据阿里云的服务目录更新，具体的服务名称可能会有调整。

2. 创建 AccessKey： 在阿里云控制台中，创建您的 AccessKey ID 和 AccessKey Secret。这是您进行 API 鉴权的重要凭证，请妥善保管。

3. 查找 API 文档： 访问阿里云的 API 文档中心（通常在阿里云官网的 "开发者中心" 或 "文档中心" 栏目下），搜索 "通义千问" 或 "qwen-vl-chat" 等关键词，找到 Qwen2.5-VL 模型的 API 文档。仔细阅读 API 文档，了解 API 的请求方式、参数、返回结果、鉴权方式等详细信息。

4. 安装和配置 SDK（可选）： 阿里云通常会提供各种编程语言的 SDK（Software Development Kit），例如 Python SDK、Java SDK 等。使用 SDK 可以简化 API 的调用过程。您可以根据您的开发语言选择合适的 SDK 并进行安装和配置。配置过程中通常需要用到您之前创建的 AccessKey 信息。

5. 编写代码调用 API： 根据 API 文档和 SDK 的指引，编写代码来调用 Qwen2.5-VL 模型的 API。代码中需要：

   • 构造 API 请求： 根据 API 文档的要求，构建请求 URL、请求头、请求参数等。对于图像识别 API，通常需要将图像数据（例如，图片的 URL 或 Base64 编码）作为请求参数发送给 API。
   • 进行 API 鉴权： 使用您的 AccessKey 信息进行 API 鉴权，确保请求的合法性。SDK 通常会自动处理鉴权过程。
   • 发送 API 请求： 使用 HTTP 库或 SDK 的方法发送 API 请求到阿里云的服务器。
   • 处理 API 响应： 接收 API 返回的 JSON 格式的响应数据，解析响应结果，提取模型返回的图像描述、答案等信息。
   • 错误处理： 在代码中加入错误处理机制，处理 API 调用可能出现的各种异常情况（例如，网络错误、鉴权失败、API 调用超限等）。

6. 测试和优化： 完成代码编写后，进行充分的测试，确保 API 调用能够正常工作，并且能够满足您的应用需求。根据实际情况进行性能优化和错误处理完善。

示例代码（Python 伪代码，仅供参考，实际代码请参考阿里云官方API文档和SDK示例）：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的密钥",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-vl-max-latest",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}],
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "图中描绘的是什么景象?"},
            ],
        },
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

重要提示： API 对接涉及阿里云账号开通、鉴权配置、API 文档查阅、代码编写等多个步骤，建议您务必仔细阅读阿里云官方提供的 API 文档和开发者指南，并参考官方 SDK 示例代码，确保正确、安全地对接和使用 API。示例代码仅为演示 API 调用的大致流程，不能直接用于生产环境。请务必根据最新的阿里云官方文档进行开发。

本地部署方式

项目地址：项目地址：

本地部署的主要步骤：

1. 选择自己合适的模型： 大型语言模型和多模态模型通常拥有数十亿甚至数百亿的参数，模型文件体积非常庞大，对计算资源（CPU、GPU、内存）和存储空间的要求极高，所以需要根据自己的自身情况 选择对应的模型大小。

更多模型地址

提供的基础模型数据量大小，寻找适合自己电脑的模型大小：

更多模型：

2. 安装python基础环境： 很多主流的大模型都需要安装自己的基础环境 根据文档上面的说明 构建需要的依赖

3. docker一键部署： 如果只是尝鲜这里推荐使用docker一行命令就可以搞定运行 体验在家部署视觉大模型的乐趣和趣味。

docker run --gpus all --ipc=host --network=host --rm --name qwen2.5 -it qwenllm/qwenvl:2.5-cu121 bash

需要注意的： 需要更好的体验 建议开启GPU加速功能 可能驱动缺失无法正常使用GPU加速功能 需要安装驱动和必要的依赖库

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总结

阿里云 Qwen2.5-VL 模型是一个非常强大的多模态视觉语言模型，具有广阔的应用前景。虽然本地部署目前不太现实，但通过云端 API 对接，您仍然可以充分利用其强大的能力来构建各种创新的应用。建议您密切关注阿里云官方的最新动态，以便及时获取模型的在线体验入口、API 文档、以及未来可能推出的各种部署方案。