接下来为您呈现的是Qwen2 - VL的全新升级介绍和使用教程。作为Qwen - VL的进阶版，Qwen2 - VL不仅具备了强大的图片识别能力，还能理解超过20分钟的长视频，并展现出卓越视觉智能体的能力。让我们一起探索它的强大功能吧！
一、模型概览
Qwen2-VL是Qwen-VL的升级版，拥有更加强大的性能和出色的表现。尤其是其72B参数版本，已经在多项基准测试中取得了全球领先的成绩。它的主要特点如下：
1. 广泛适应的图片识别能力：无论图片分辨率如何，或是长宽比例如何，Qwen2-VL都能轻松读懂。在MathVista、DocVQA、RealWorldQA等测试中，它的表现令人瞩目。
2. 长时间视频理解能力：支持超过20分钟的长视频理解，可应用于基于视频的问答、对话和内容创作等场景。
3. 强大的视觉智能体能力：具备自主操作手机和机器人的能力，通过复杂的推理和决策，Qwen2-VL可以集成到各种设备中，根据视觉环境和文字指令进行自动操作。
二、微调及量化教程
让我们进一步了解如何对Qwen2-VL进行微调及量化：
1. 环境准备：
您需要准备显卡资源及基础镜像环境。这包括下载预训练资料、创建虚拟环境以及安装必要的依赖。微调将使用swift框架进行，因此请确保准备好了swift环境以及其他相关依赖。
2. 数据准备与格式：
接下来，您需要下载预训练模型并准备数据。数据应该按照一定的格式进行，通常包括一个result.json文件和存放图片的文件夹。将准备好的数据存储在指定的路径下，例如/root/sj-tmp/。
3. 微调指令：
4. 量化：
微调成功后，模型会给出权重保存路径。在此路径下进行量化操作，可以使用AutoGPTQ进行量化处理。
以上就是关于Qwen2-VL的微调及量化教程。希望这些内容能够帮助您更好地理解和使用Qwen2 - VL。欢迎在评论区交流提问，分享您的经验和心得。
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