Qwen2.5-Omni 大模型部署保姆级教程：环境搭建与模型下载篇
本篇文章围绕Qwen2.5-Omni大模型部署的前期准备工作，详细介绍了环境搭建和模型下载准备的各个环节。通过提供具体的步骤说明、安装命令以及可能遇到问题的解决方案，顺利完成环境搭建和模型下载。在后续的文章中，将继续深入探讨Qwen2.5-Omni大模型的推理和微调实践，为读者呈现更加丰富的技术内容，敬请期待。
一、前言
在人工智能技术迅猛发展的当下，大模型已逐渐成为众多领域创新的核心驱动力，其应用范围从自然语言处理拓展到计算机视觉、语音识别等多个维度。Qwen2.5-Omni作为一款功能强大的多模态大模型，不仅能够处理文本信息，还能对图像、音频和视频等多种形式的数据进行分析和理解，在智能交互、内容创作、智能驾驶等场景中展现出巨大的应用潜力，因而其部署和应用受到了行业内的广泛关注。今天，我们一起开启Qwen2.5-Omni大模型部署推理微调实践探索之旅；本篇作为系列文章的开篇之作，将详细介绍Qwen2.5-Omni大模型部署前期至关重要的环境准备和模型下载环节。
二、环境准备
（一）软硬件资源
在正式开展Qwen2.5-Omni的部署工作前，我们必须准备好适配模型运行的软硬件资源，这些资源的合理配置直接关系到模型能否稳定、高效地运行。以下是经过实践验证的推荐配置：PyTorch：2.3.0版本、Python：3.12、ubuntu22.04系统、CUDA：12.1版本、GPU：L20（48GB）
特别需要注意的是，Qwen2.5-Omni在进行视频理解等复杂任务时，对GPU资源的消耗会显著增加。因此，为了保证模型能够正常运行，建议使用显存32G以上的GPU设备。若GPU显存不足，可能会导致模型推理速度缓慢，甚至无法运行。
（二）安装相关依赖
Qwen2.5-Omni在Hugging Face Transformers上的代码目前处于拉取请求阶段，尚未合并到主分支。这意味着我们无法通过常规的pip安装方式获取最新的代码，而需要从源代码进行构建。以下是具体的构建命令：
pip uninstall transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@f742a644ca32e65758c3adb36225aef1731bd2a8
pip install accelerate
我们先卸载系统中已安装的transformers库，避免旧版本对新代码安装造成干扰。再从指定的GitHub链接获取transformers库的源代码，并进行安装。由于该链接指向的是特定的代码版本，能够确保我们获取到与Qwen2.5-Omni兼容的代码。
安装完成后，效果如下图所示：
（三）安装qwen-omni-utils
Qwen2.5-Omni提供了一套名为qwen-omni-utils的工具库，该工具库极大地简化了我们处理各种类型音频和视觉输入的过程，就如同使用API一样便捷。它支持处理base64编码的数据、URL链接，以及交错音频、图像和视频等多种格式的数据。为了安装该工具库，并确保系统能够顺利处理视频等多媒体数据，需要执行以下命令，另外要确保系统已安装ffmpeg：
pip install qwen-omni-utils
安装完成后，效果如下图所示：
（四）安装flash-attn
flash-attn是一种高效的注意力机制实现，能够显著提升模型在处理长序列数据时的计算效率。在Qwen2.5-Omni模型中，安装flash-attn可以加速模型的推理过程。安装命令如下：
pip install -U flash-attn --no-build-isolation
-U 参数用于升级已安装的flash-attn库到最新版本，--no-build-isolation 参数则允许在安装过程中使用系统中已有的依赖库，加快安装速度。
安装完成后，效果如下图所示：
（五）安装其他依赖
除了上述依赖库，我们还需要安装triton。triton是NVIDIA开发的一款高性能推理服务器，能够优化模型的推理性能，提高系统的吞吐量。安装命令如下：
pip install triton
安装完成后，效果如下图所示：
（六）安装ffmpeg
在视频理解推理过程中，ffmpeg是不可或缺的工具，它负责对视频进行解码、预处理等操作。首先，我们可以通过以下命令检查系统是否已安装ffmpeg：
ffmpeg -version
如果命令执行后显示ffmpeg的版本信息，说明系统已安装ffmpeg。若未安装，可以使用以下命令进行安装：
sudo apt update
sudo apt install ffmpeg
第一条命令 sudo apt update 用于更新系统的软件源列表，确保获取到最新的软件包信息。
第二条命令 sudo apt install ffmpeg 则用于安装ffmpeg软件包。
三、模型准备
在完成环境搭建之后，接下来的关键步骤就是下载Qwen2.5-Omni模型到本地备用。
（一）安装modelscope
为了方便下载和管理模型，我们首先需要安装modelscope。modelscope是达摩院研发的一站式模型开发和部署平台，提供了丰富的模型资源和便捷的模型管理工具。安装命令如下：
pip install modelscope
安装完成后，效果如下图所示：
（二）下载模型文件
我们可以使用modelscope库的snapshot_download函数下载Qwen2.5-Omni模型。在modelscope平台上，Qwen2.5-Omni-7B模型的名称为 Qwen/Qwen2.5-Omni-7B，cache_dir 参数用于指定模型存储的路径，用户可以根据自己的实际需求进行修改。revision='master’ 表示下载模型的最新版本。
以下是具体的下载代码：
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-Omni-7B', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
在下载过程中，要保证稳定的网络连接和正确的存储路径。若网络不稳定，可能会导致下载中断或失败；
为了简化操作，可以将上述代码封装到一个python文件中，例如 download.py，然后在命令行中直接执行 python download.py 即可启动模型下载任务。
四、总结
本篇文章围绕Qwen2.5-Omni大模型部署的前期准备工作，详细介绍了环境搭建和模型下载准备的各个环节。通过提供具体的步骤说明、安装命令以及可能遇到问题的解决方案，顺利完成环境搭建和模型下载。在后续的文章中，将继续深入探讨Qwen2.5-Omni大模型的推理和微调实践，为读者呈现更加丰富的技术内容，敬请期待。
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