Qwen2.5 VL 7B Instruct FP8 Dynamic

🚀 Qwen2.5-VL-7B-Instruct-FP8-Dynamic

这是 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的量化版本，通过将权重量化为 FP8 数据类型，可使用 vLLM >= 0.5.2 进行推理。

✨ 主要特性

• 模型架构：Qwen2.5-VL-7B-Instruct，输入为视觉 - 文本，输出为文本。
• 模型优化：权重和激活均采用 FP8 量化。
• 发布日期：2025 年 2 月 24 日
• 版本：1.0
• 模型开发者：Neural Magic

🚀 快速开始

使用 vLLM 部署

此模型可以使用 vLLM 后端进行高效部署，示例代码如下：

from vllm.assets.image import ImageAsset
from vllm import LLM, SamplingParams

# prepare model
llm = LLM(
    model="neuralmagic/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-FP8-Dynamic",
    trust_remote_code=True,
    max_model_len=4096,
    max_num_seqs=2,
)

# prepare inputs
question = "What is the content of this image?"
inputs = {
    "prompt": f"<|user|>\n<|image_1|>\n{question}<|end|>\n<|assistant|>\n",
    "multi_modal_data": {
        "image": ImageAsset("cherry_blossom").pil_image.convert("RGB")
    },
}

# generate response
print("========== SAMPLE GENERATION ==============")
outputs = llm.generate(inputs, SamplingParams(temperature=0.2, max_tokens=64))
print(f"PROMPT  : {outputs[0].prompt}")
print(f"RESPONSE: {outputs[0].outputs[0].text}")
print("==========================================")

vLLM 还支持兼容 OpenAI 的服务，更多详情请参阅 文档。

📦 安装指南

文档中未提及安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

from vllm.assets.image import ImageAsset
from vllm import LLM, SamplingParams

# prepare model
llm = LLM(
    model="neuralmagic/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-FP8-Dynamic",
    trust_remote_code=True,
    max_model_len=4096,
    max_num_seqs=2,
)

# prepare inputs
question = "What is the content of this image?"
inputs = {
    "prompt": f"<|user|>\n<|image_1|>\n{question}<|end|>\n<|assistant|>\n",
    "multi_modal_data": {
        "image": ImageAsset("cherry_blossom").pil_image.convert("RGB")
    },
}

# generate response
print("========== SAMPLE GENERATION ==============")
outputs = llm.generate(inputs, SamplingParams(temperature=0.2, max_tokens=64))
print(f"PROMPT  : {outputs[0].prompt}")
print(f"RESPONSE: {outputs[0].outputs[0].text}")
print("==========================================")

高级用法

文档中未提及高级用法相关代码，故跳过此部分。

📚 详细文档

模型创建

此模型使用 llm-compressor 创建，代码如下：

import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
from llmcompressor.transformers import oneshot
from llmcompressor.transformers.tracing import (
    TraceableQwen2_5_VLForConditionalGeneration,
)
from llmcompressor.modifiers.quantization import QuantizationModifier

# Load model.
model_id = Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
model = TraceableQwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto", torch_dtype="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

# Recipe
recipe = [
    QuantizationModifier(
        targets="Linear",
        scheme="FP8_DYNAMIC",
        sequential_targets=["MistralDecoderLayer"],
        ignore=["re:.*lm_head", "re:vision_tower.*", "re:multi_modal_projector.*"],
    ),
]

SAVE_DIR=f"{model_id.split('/')[1]}-FP8-Dynamic"

# Perform oneshot
oneshot(
    model=model,
    recipe=recipe,
    trust_remote_code_model=True,
    output_dir=SAVE_DIR
)

模型评估

模型使用 mistral-evals 进行视觉相关任务评估，使用 lm_evaluation_harness 进行部分基于文本的基准测试。评估命令如下：

vllm serve neuralmagic/pixtral-12b-quantized.w8a8 --tensor_parallel_size 1 --max_model_len 25000 --trust_remote_code --max_num_seqs 8 --gpu_memory_utilization 0.9 --dtype float16 --limit_mm_per_prompt image=7

python -m eval.run eval_vllm \
        --model_name neuralmagic/pixtral-12b-quantized.w8a8 \
        --url http://0.0.0.0:8000 \
        --output_dir ~/tmp \
        --eval_name <vision_task_name>

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="<model_name>",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=<n>,gpu_memory_utilization=0.8,enable_chunked_prefill=True,trust_remote_code=True \
  --tasks mmlu \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto \
  --output_path output_dir

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="<model_name>",dtype=auto,max_model_len=4096,max_gen_toks=2048,max_num_seqs=128,tensor_parallel_size=<n>,gpu_memory_utilization=0.9 \
  --tasks mgsm_cot_native \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 0 \
  --batch_size auto \
  --output_path output_dir

准确率

推理性能

此模型在单流部署中最高可实现 1.3 倍加速，在多流部署中最高可实现 1.37 倍加速，具体取决于硬件和使用场景。以下性能基准测试使用 vLLM 版本 0.7.2 和 GuideLLM 进行。

单流性能（使用 vLLM 版本 0.7.2 测量）

用例配置文件：图像大小 (WxH) / 提示词令牌 / 生成令牌

QPD：每美元查询次数，基于 Lambda Labs 的按需成本（2025 年 2 月 18 日观测）

多流异步性能（使用 vLLM 版本 0.7.2 测量）

用例配置文件：图像大小 (WxH) / 提示词令牌 / 生成令牌

QPS：每秒查询次数

QPD：每美元查询次数，基于 Lambda Labs 的按需成本（2025 年 2 月 18 日观测）

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。