Qwen2.5-VL-1B-Instruct-Custom

Qwen2.5-VL-1B-Instruct-Custom

一个轻量级视觉语言对话模型，基于Qwen2.5架构进行深度定制优化，在仅1B参数规模下实现高效的图文理解与对话能力。

模型概述

Qwen2.5-VL-1B-Instruct-Custom 是通过对Qwen2.5-VL-3B-Instruct进行架构级轻量化改造而构建的定制化视觉语言模型。该模型保留了原始模型的高性能ViT视觉编码器，同时将LLM模块替换为更轻量的Qwen2.5-0.5B-Instruct，并重新设计MLP层尺寸以实现模块间的最优适配。经过多阶段渐进式训练，模型在保持基础图文对话能力的同时，显著降低了资源消耗，特别适合边缘设备部署和资源受限场景。

核心特点

• 极致轻量：总参数量约1B，仅为原始Qwen2.5-VL-3B的1/3
• 架构定制：ViT (630M) + LLM (0.5B) + 重设计MLP的混合架构
• 渐进训练：三阶段解冻策略确保各模块充分优化
• 开源友好：完全开源，支持社区二次开发与商业应用
• 生态兼容：支持vLLM推理框架，使用方式与Qwen2.5-VL系列一致

模型架构

架构组成

架构优势

• 视觉能力保留：继承3B版本的ViT，视觉理解能力损失极小
• 推理效率提升：LLM部分大幅精简，生成速度显著提高，沿用Qwen2.5系列的LLM，更易对齐
• 内存友好：单卡4GB显存即可完成推理，支持消费级GPU部署
• 模块解耦：便于后续针对特定场景进行模块级优化

训练方法

三阶段渐进式训练策略

为确保轻量化架构的稳定收敛，采用分阶段解冻训练方案：

阶段一：MLP激活训练

• 训练参数：仅MLP投影层
• 冻结模块：ViT编码器 + LLM主体
• 训练目标：建立视觉特征到语言空间的稳定映射

阶段二：LLM微调

• 训练参数：MLP + LLM全部参数
• 冻结模块：ViT编码器
• 训练目标：优化语言理解与生成能力，适配视觉特征分布

阶段三：全参数微调

• 训练参数：整个网络（ViT + MLP + LLM）
• 训练目标：端到端联合优化，提升整体性能至收敛

训练数据

模型在多个高质量开源VQA数据集上进行混合训练：

快速开始

使用方式

import torch
from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor

from qwen_vl_utils import process_vision_info


model_path = '/path/to/model/Qwen2.5-VL-1B-Instruct-Custom'
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path,
                                                           torch_dtype='bfloat16',
                                                           device_map='auto',
                                                           trust_remote_code=True)

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]

# Preparation for inference
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",
)
inputs = inputs.to("cuda")

# Inference: Generation of the output
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)