# Qwen2-VL
## 论文

Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model's Perception of the World at Any Resolution

-https://arxiv.org/abs/2409.12191

## 模型结构
整体上Qwen2-VL仍然延续了 Qwen-VL 中 ViT 加 Qwen2 的串联结构，在三个不同尺度的模型上，都采用 600M 规模大小的 ViT，并且支持图像和视频统一输入。

<div align=center>
    <img src="./assets/qwen2_vl_framework.jpg"/>
</div>

## 算法原理
为了让模型更清楚地感知视觉信息和理解视频，还进行了以下升级：

- Qwen2-VL 在架构上的一大改进是实现了对原生动态分辨率的全面支持。与上一代模型相比，Qwen2-VL 能够处理任意分辨率的图像输入，不同大小图片被转换为动态数量的 tokens，
最小只占 4 个 tokens。这种设计不仅确保了模型输入与图像原始信息之间的高度一致性，更是模拟了人类视觉感知的自然方式，赋予模型处理任意尺寸图像的强大能力，
使其在图像处理领域展现出更加灵活和高效的表现。
- Qwen2-VL 在架构上的另一重要创新则是多模态旋转位置嵌入（M-ROPE）。传统的旋转位置嵌入只能捕捉一维序列的位置信息，而 M-ROPE 通过将原始旋转嵌入分解为代表时间、高度和宽度的三个部分，
使得大规模语言模型能够同时捕捉和整合一维文本序列、二维视觉图像以及三维视频的位置信息。这一创新赋予了语言模型强大的多模态处理和推理能力，能够更好地理解和建模复杂的多模态数据。

<div align=center>
    <img src="./assets/mrope.png"/>
</div>

## 环境配置
### Docker（方法一）
推荐使用docker方式运行， 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04-vllm0.6
docker run -it --shm-size=1024G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name qwen2_vl_pytorch  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：b030eb4a853a
cd /path/your_code_data/
pip install qwen-vl-utils[decord]
git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory.git
cd llama-factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
pip install timm
```
Tips:以上dtk驱动、python、torch、vllm等DCU相关工具版本需要严格一一对应。
### Dockerfile（方法二）
此处提供dockerfile的使用方法
```
docker build -t qwen2.5:latest .
docker run -it --shm-size=1024G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name qwen2.5_pytorch  qwen2.5 bash 
cd /path/your_code_data/
pip install qwen-vl-utils[decord]
git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory.git
cd llama-factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
pip install timm
```
### Anaconda（方法三）
此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动:dtk24.04.3
python:3.10
torch:2.3.0
flash-attn:2.6.1
vllm:0.6.2
lmslim:0.1.2
xformers:0.0.25
triton:2.1.0
deepspeed:0.14.2
apx:1.3.0
```
`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

其它非深度学习库参照requirement.txt安装：
```
cd /path/your_code_data/
pip install qwen-vl-utils[decord]
git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory.git
cd llama-factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
pip install timm
```
## 数据集
使用mllm_demo,identity,mllm_video_demo数据集，已经包含在data目录中

训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：
```
 ── data
    ├── mllm_demo.json
    ├── identity.json
    ├── mllm_video_demo.json
    └── ...
```
如果您正在使用自定义数据集，请按以下方式准备您的数据集。

将数据组织成一个 JSON 文件，并将数据放入 data 文件夹中。LLaMA-Factory 支持以 sharegpt 格式的多模态数据集。 sharegpt 格式的数据集应遵循以下格式：
```
 [
  {
    "messages": [
      {
        "content": "<image>Who are they?",
        "role": "user"
      },
      {
        "content": "They're Kane and Gretzka from Bayern Munich.",
        "role": "assistant"
      },
      {
        "content": "What are they doing?<image>",
        "role": "user"
      },
      {
        "content": "They are celebrating on the soccer field.",
        "role": "assistant"
      }
    ],
    "images": [
      "mllm_demo_data/1.jpg",
      "mllm_demo_data/1.jpg"
    ]
  },
]
```
请按照以下格式在 data/dataset_info.json 中提供您的数据集定义。 
对于 sharegpt 格式的数据集，dataset_info.json 中的列应包括：
```
   "dataset_name": {
       "file_name": "dataset_name.json",
       "formatting": "sharegpt",
       "columns": {
          "messages": "messages",
          "images": "images"
        },
      "tags": {
         "role_tag": "role",
         "content_tag": "content",
         "user_tag": "user",
         "assistant_tag": "assistant"
        }
   }
```
## 训练

使用LLaMA-Factory框架微调

### 单机单卡（LoRA-finetune）
```
# 注意：根据自己的模型切换.yaml文件中的模型位置并调整其他参数
cd /path/your_code_data/
cd llama-factory
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml
```

### 单机多卡(LoRA-finetune）

4卡微调
```
HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml
```


## 推理
使用vllm框架推理
### 单机单卡
- inference:
```
#注意：根据自己的模型切换文件中的模型位置并调整其他参数
cd /path/your_code_data/
python ./inference_vllm/single_dcu_inference.py
```

- OpenAI api服务推理:

运行以下命令来启动与 OpenAI 兼容的 API 服务：
```
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct
```
然后您可以按如下方式使用聊天 API（通过 curl 或 Python API）：

```
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "model": "Qwen2-VL-7B-Instruct",
    "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/qwen.png"}},
        {"type": "text", "text": "What is the text in the illustrate?"}
    ]}
    ]
    }'
```
```
from openai import OpenAI

# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"

client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen2-VL-7B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/qwen.png"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "What is the text in the illustrate?"},
            ],
        },
    ],
)
print("Chat response:", chat_response)

```

### 单机多卡

```
python ./inference_vllm/multi_dcu_inference.py
```
其中，MODEL_PATH为模型路径，tensor_parallel_size=4为使用卡数,messages为需要输入的内容。

## result

messages:
- "image"：https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/qwen.png
<div align=left>
    <img src="./assets/qwen.png"/>
</div>

- text:"What is the text in the illustrate?"

result:

<div align=left>
    <img src="./assets/infer_result2.png"/>
</div>

### 精度

精度测试使用视觉-语言模型评估工具VLMEvalkit：
- 模型:Qwen2-VL-7B-Instruct
```
#可根据自己的要求切换模型和其他设置，调整卡的数量等
#4卡测试样例：
cd VLMEvalKit
torchrun --nproc-per-node=4 --master-port=29501 run.py --data MMMU_DEV_VAL DocVQA_VAL MMBench_DEV_EN --model Qwen2-VL-7B-Instruct --verbose
```


| Model Size | MMMU  | DocVQA | MMBench |
| --- |-------| --- |---------|
| Qwen2-VL-7B-Instruct  | 50.66 | 93.82 | 81.61   |


## 应用场景
### 算法类别
`对话问答`
### 热点应用行业
`科研,教育,政府,金融`
## 预训练权重

[Qwen2-VL-2B-Instruct模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct)

[Qwen2-VL-7B-Instruct模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct)

[Qwen2-VL-72B-Instruct模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct)


其他size的模型可在[SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/)进行搜索下载
## 源码仓库及问题反馈
- http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen2_vl_pytorch.git
## 参考资料
- https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
- https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL
- https://github.com/open-compass/VLMEvalKit


