利用OpenVINO部署Qwen2多模態(tài)模型

作者：

楊亦誠英特爾 AI 軟件工程師

Ekaterina Aidova AI 框架工程師

多模態(tài)大模型的核心思想是將不同媒體數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻和視頻等）進(jìn)行融合，通過學(xué)習(xí)不同模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)更加智能化的信息處理。簡(jiǎn)單來說，多模態(tài)大模型可以可以理解多種不同模態(tài)的輸入數(shù)據(jù)，并輸出相應(yīng)反饋結(jié)果，例如圖像理解，語音識(shí)別，視覺問題等。

多模態(tài)大模型都會(huì)將文本生成模型作為底座模型，以支持對(duì)話能力，其中千問團(tuán)隊(duì)近期發(fā)布的 Qwen2-Audio 和 Qwen2-VL 便是以 Qwen2 為底座的多模態(tài)大模型，分別支持語音/文本以及圖像/文本作為多模態(tài)輸入，相比上一代的 Qwen-VL 和 Qwen-Audio ，基于 Qwen2 的多模態(tài)模型具備更強(qiáng)大的視覺理解以語音理解能力，并實(shí)現(xiàn)了多語種的支持。本文將分享如何利用 OpenVINO 工具套件在輕薄本上部署 Qwen2-Audio 以及 Qwen2-VL 多模態(tài)模型。

1Qwen2-VL

1. 模型轉(zhuǎn)換與量化

目前 Qwen2-VL 的推理任務(wù)還沒有被完全集成進(jìn) Optimum 工具中，因此我們需要手動(dòng)完成模型的轉(zhuǎn)換和量化，其中包含語言模型 lang_model，圖像編碼模型 image_embed，文本 token 編碼模型 embed_token 模型以及圖像特征映射模型 image_embed_merger。

為了簡(jiǎn)化轉(zhuǎn)化步驟，我們提前對(duì)這些轉(zhuǎn)化任務(wù)行進(jìn)行了封裝，開發(fā)者只需要調(diào)用 Qwen2-VL 示例地址中提供的函數(shù)便可完成這些模型的轉(zhuǎn)換，并對(duì)其中負(fù)載最大的語言模型進(jìn)行量化。這里以 Qwen2-VL-2B-Instruct 為例。

from ov_qwen2_vl import convert_qwen2vl_model
import nncf


compression_configuration = {  
  "mode": nncf.CompressWeightsMode.INT4_ASYM,  
  "group_size": 128,  
  "ratio": 1.0,
}


convert_qwen2vl_model("Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct", model_dir, compression_configuration)

2.圖片內(nèi)容理解

此外在該示例中，我們也對(duì)模型的推理任務(wù)進(jìn)行封裝，通過以下代碼便可快速部署圖像理解任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)文字的流式輸出。由于 Qwen2-VL 對(duì)于輸入數(shù)據(jù)有格式上的要求，因此我們需要提前將圖片和文本包裝為指定的字典格式，并調(diào)用模型自帶的 processor 腳本將其轉(zhuǎn)換為 prompt 輸入。

question = "Describe this image."


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

你可以將以下推理代碼中的 device 設(shè)置為“GPU“，以激活系統(tǒng)中 Intel 集顯或是獨(dú)顯的能力。

from ov_qwen2_vl import OVQwen2VLModel
model = OVQwen2VLModel(model_dir, device)


processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_dir, min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels)


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

示例輸出效果如下：

Question:

Describe this image.

Answer:

The image depicts a woman sitting on a sandy beach with a large dog. The dog is standing on its hind legs, reaching up to give the woman a high-five. The woman is smiling and appears to be enjoying the moment. The background shows the ocean with gentle waves, and the sky is clear with a soft light, suggesting it might be either sunrise or sunset. The scene is serene and joyful, capturing a heartwarming interaction between the woman and her dog.

3. 視頻內(nèi)容理解

由于 Qwen2-VL 可以同時(shí)支持對(duì)多個(gè)圖像輸入，因此可以基于這一特性實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容理解，實(shí)現(xiàn)方法也特別簡(jiǎn)單，僅需對(duì)視頻文件抽幀后保存為圖片，并將這些圖片基于 Qwen2-VL 提供的預(yù)處理腳本合并后，轉(zhuǎn)化為 Prompt 模板，送入模型流水線進(jìn)行推理。值得注意的是，當(dāng)你將"type"設(shè)置為 "video"后，processor 會(huì)自動(dòng)將兩張圖片拼接為一張，進(jìn)行處理，以優(yōu)化推理性能，并降低多圖任務(wù)的內(nèi)存占用。

question = "描述一下這段視頻"
messages = [
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "video",
        "video": [
          "file://./examples/keyframe_1.jpg",
          "file://./examples/keyframe_2.jpg",
          "file://./examples/keyframe_3.jpg",
          "file://./examples/keyframe_4.jpg",
        ],
        "fps": 1.0,
      },
      {"type": "text", "text": question},
    ],
  }
]

2Qwen2-Audio

1. 模型轉(zhuǎn)換與量化

針對(duì) Qwen2-Audio，我們同樣在 Qwen2-VL 示例地址中對(duì)模型的轉(zhuǎn)換和量化步驟進(jìn)行了接口封裝，其中包含語言模型 lang_model，音頻編碼模型 audio_embed，文本 token 編碼模型 embed_token 模型以及音頻特征映射模型 projection。使用方法如下：

from ov_qwen2_audio_helper import convert_qwen2audio_model
import nncf
compression_configuration = {
  "mode": nncf.CompressWeightsMode.INT4_ASYM,
  "group_size": 128,
  "ratio": 1.0,
}
convert_qwen2audio_model("Qwen/Qwen2-Audio-7B-Instruct", model_dir, compression_configuration)

2. 語音對(duì)話

Qwen2-Audio 提供語音對(duì)話和音頻分析兩種任務(wù)模式。在語音對(duì)話模式中，用戶只需輸入語音而無需輸入文字，指令則通過語音直接傳達(dá)給模型。下面則是一個(gè)音頻分析的例子。

conversation = [
  {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "audio", "audio_url": audio_chat_url},
    ],
  },
]
text = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
audios = [librosa.load(audio_chat_file, sr=processor.feature_extractor.sampling_rate)[0]]
inputs = processor(text=text, audios=audios, return_tensors="pt", padding=True)
generate_ids = ov_model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, streamer=TextStreamer(processor.tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True))

和 Qwen2-VL 一樣，我們需要在構(gòu)建輸入 Prompt 前，提前準(zhǔn)備好字典格式的數(shù)據(jù)，可以看到在語音對(duì)話模式下，我們僅需提供音頻文件的地址或路徑。該示例的輸出如下：

Answer:

Yes, I can guess that you are a female in your twenties.

從輸出結(jié)果可以看到 Qwen2-Audio 不光可以理解音頻內(nèi)容，并且可以識(shí)別對(duì)話者的音色和語調(diào)。

3. 音頻分析

在音頻分析模式下，Qwen2-Audio則支持多模態(tài)輸入，此時(shí)我們可以將文本和音頻拼接在一起，作為prompt送入模型中進(jìn)行推理。

question = "What does the person say?"
conversation = [
  {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "audio", "audio_url": audio_url},
      {"type": "text", "text": question},
    ],
  },
]

示例輸入結(jié)果：

Answer:

The person says: 'Mister Quilter is the apostle of the middle classes, and we are glad to welcome his gospel.'

3總結(jié)與展望

通過 OpenVINO 封裝后的 API 函數(shù)，開發(fā)者可以非常便捷地對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化壓縮，并實(shí)現(xiàn)本地化的推理任務(wù)部署。同時(shí)基于 Qwen2 系列多模態(tài)模型強(qiáng)大的音頻與圖像理解能力，我們僅在輕薄本上便可以構(gòu)建起一個(gè)完整的語言模型應(yīng)用，在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，降低硬件門檻。后期我們也計(jì)劃將 Qwen2 多模態(tài)系列模型的流水線集成進(jìn) Optimum 組件中，方便開發(fā)者更靈活地進(jìn)行調(diào)用，敬請(qǐng)期待。