qwen-vl本地部署记录_qwenvl github

写在前面：本次部署版本为Qwen-VL-Chat-Int4(卑微)，电脑配置：ubuntu22.04；显卡：RTX4090 24G，以下为搬运工记录

三个参考链接：

1. qwen-vl代码仓库链接：https://github.com/QwenLM/Qwen-VL
2. Qwen-VL-Chat-Int4模型权重链接：Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4 at main
3. 使用参考文档链接：魔搭社区

部署：只需４步

（前提：已经安装了anaconda）

１、下载代码：

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git

２、配置环境：python建议使用3.10，本人尝试过3.12会导致failed to build totenizers从而环境安装失败。

conda create -name qwenvl python=3.10
cd Qwen-VL
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
###建议添加清华镜像提高包的安装时间

３、配置Qwen-VL-Chat-Int4额外依赖库：

pip install optimum -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install auto-gptq -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install modelscope -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4、测试Demo：代码test.py内容如下：执行python test.py即可

from modelscope import (
    snapshot_download, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
)
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
 
import torch
torch.manual_seed(1234)
 
##Qwen-VL-Chat-Int4模型权重文件夹路径，可通过第三个链接下载
model_dir = "./Qwen-VL-Chat-Int4"
 
# Note: The default behavior now has injection attack prevention off.
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
 
# use cuda device
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="cuda", trust_remote_code=True,use_safetensors=True).eval()
 
# 1st dialogue turn
query = tokenizer.from_list_format([
    {'image': 'https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg'},
    {'text': '这是什么'},
])
response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None)
print(response)
# 图中是一名年轻女子在沙滩上和她的狗玩耍，狗的品种可能是拉布拉多。她们坐在沙滩上，狗的前腿抬起来，似乎在和人类击掌。两人之间充满了信任和爱。
 
# 2nd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, '输出"击掌"动作的检测框', history=history)
print(response)
 
image = tokenizer.draw_bbox_on_latest_picture(response, history)
if image:
  image.save('1.jpg')
else:
  print("no box")

结果显示：

分割线：

以下内容可忽略，对部署没有贡献但是确实遇到的问题记录

遇到报错：ERROR: Could not build wheels for tokenizers, which is required to install pyproject.toml-based projects

 解决方法：安装rust:

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

直接安装太慢，需要配置安装源

curl --proto '=https' --tlsv1.2 https://sh.rustup.rs -sSf > rust.sh && chmod +x rust.sh
##设置环境变量
##export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static
export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/rustup
export RUSTUP_UPDATE_ROOT=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup
./rust.sh
##安装成功

安装成功后依旧解决不了问题，最后将python3.12降低到python3.10后得以解决