利用英特尔OpenVINO在本地运行Qwen2.5-VL系列模型

作者：

杨亦诚 英特尔 AI 软件工程师

介绍

近期阿里通义实验室在 Hugging Face 和 ModelScope 上开源了 Qwen2.5-VL 的 Base 和 Instruct 模型，包含 3B、7B 和 72B 在内的 3 个模型尺寸。其中，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在多个任务中超越了 GPT-4o-mini，而 Qwen2.5-VL-3B 作为端侧 AI 的潜力股，甚至超越了之前版本 的Qwen2-VL 7B 模型。Qwen2.5-VL 增强了模型对时间和空间尺度的感知能力，在空间维度上，Qwen2.5-VL 不仅能够动态地将不同尺寸的图像转换为不同长度的 token，使用图像的实际尺寸来表示检测框和点等坐标，这也使得Qwen2.5-VL模型可以直接作为一个视觉 Agent，推理并动态地使用工具，具备了使用电脑和使用手机的能力。

本文将分享如何利用英特尔 OpenVINO 工具套件在本地加速Qwen2.5-VL系列模型的推理任务。

内容列表

环境准备

模型下载和转换

加载模型

准备模型输入

运行图像理解任务

1环境准备

该示例基于Jupyter Notebook编写，因此我们需要准备好相对应的Python环境。基础环境可以参考以下链接安装，并根据自己的操作系统进行选择具体步骤。

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks?tab=readme-ov-file#-getting-started

图：基础环境安装导航页面

此外本示例将依赖qwen-vl-utils以及optimum-intel组件，其中安装optimum-intel过程中将自动安装OpenVINO runtime, NNCF及Transformers等相关依赖库。

2模型下载和转换

这一步中，我们需要完成将Qwen2.5-VL .safetensor格式模型转化为OpenVINO IR格式，并对其进行INT4权重量化，实现对模型体积的压缩。为了达到这一目的，optimum-intel提供了命令行工具：optimum-cli，基于该工具，我们只需一行命令便可实现上述步骤：

 

 optimum-cli export openvino --model Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct Qwen2.5-VL-3B-Instruct/INT4 --weight-format int4

 

其中“—model”参数后的“Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct”为模型在HuggingFace上的model id，这里我们也提前下载原始模型，并将model id替换为原始模型的本地路径，针对国内开发者，推荐使用ModelScope魔搭社区作为原始模型的下载渠道，具体加载方式可以参考ModelScope官方指南：https://www.modelscope.cn/docs/models/download

3加载模型

接下来需要完成对模型推理任务的初始化，并将模型载入到指定硬件的内存中，同样的，我们可以利用optimum-intel封装好的OpenVINO 视觉多模态任务对象 OVModelForVisualCausalLM 对象完成该操作。

 

from optimum.intel.openvino import OVModelForVisualCausalLM
model = OVModelForVisualCausalLM.from_pretrained(model_dir, device.value)

 

如示例代码所示，通过OVModelForVisualCausalLM的from_pretrained函数接口，可以很方便地根据用户提供的模型路径，将模型载入到指定的硬件平台，完成视觉多模态任务的初始化。

4准备模型输入

第四步需要根据Qwen2.5-VL模型要求的prompt template准备模型的输入数据。数据格式如下：

 

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": f"file://{example_image_path}",
            },
            {"type": "text", "text": question},
        ],
    }
]

 

其中:

“role“字段用于指定对话角色，包括system, user以及assistant三种类型；

"content"字段表示对话角色输出的内容，其中”type”为内容类别，包含image，video，text三种类型，支持多张image输入。

接下来可以通过Qwen官方提供的方法将用户输入的text和image编码为模型的输入tensor。

 

text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)

 

5运行图像理解任务

最后一步需要调用模型对象的generation函数，进行答案生成，这里可以通过添加TextStreamer迭代器的方式，在命令行中流式输出文本内容。

 

from transformers import TextStreamer
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, streamer=TextStreamer(processor.tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True))

 

6总结

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。OpenVINO 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。