使用场景

使用Qwen2-VL-72B进行数学问题的图像识别和解答

在长视频中进行内容创作和问答系统的开发

集成到机器人中，实现基于视觉指令的自动导航和操作

产品特色

支持各种分辨率和比例的图像理解

能够理解超过20分钟的视频，用于高质量的视频问答、对话、内容创作等

集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作

支持多语言文本理解，包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等

Naive Dynamic Resolution，处理任意图像分辨率，提供更类人的视觉处理体验

Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强1D文本、2D视觉、3D视频位置信息的处理能力

使用教程

1. 安装最新版本的Hugging Face transformers库，使用命令：pip install -U transformers

2. 访问Qwen2-VL-72B的Hugging Face页面，了解模型详情和使用指南

3. 根据需要下载模型文件，并在本地或云端环境中加载模型

4. 使用模型进行图像或视频的输入，获取模型输出的结果

5. 根据应用场景，对模型输出进行后处理，如文本生成、问答回答等

6. 参与社区讨论，获取技术支持和最佳实践

7. 如果需要，对模型进行进一步的微调，以适应特定的应用需求