1. مقدمة البرنامج التعليمي

Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج كبير متعدد الوسائط مفتوح المصدر من قبل فريق Alibaba Tongyi Qianwen في 24 مارس 2025، وتم إصداره بموجب بروتوكول Apache 2.0. استنادًا إلى سلسلة Qwen2.5-VL، تم تحسين هذا النموذج من خلال تقنية التعلم التعزيزي ويحقق تقدمًا كبيرًا في القدرات المتعددة الوسائط بمقياس معلمات 32B.

🚀 ترقية مذهلة لـ Qwen2.5-VL-32B! ذكاء اصطناعي بصري أقوى، ومساعد متعدد الوسائط أكثر ذكاءً! 🌟

🔥 ترقيات الميزات الأساسية

تحليل بصري دقيق:في المجالات المهنية مثل تحليل الصور الطبية والتعرف على الرسومات الهندسية، يوضح النموذج قدرات التقاط المحتوى على مستوى البكسل ويدعم التفكير الارتباطي متعدد الرسوم البيانية وتحليل الأبعاد المكانية الزمنية
تحسين نمط الإخراج:إن محتوى مخرجات النموذج أقرب إلى عادات التعبير البشري من حيث مواصفات التنسيق وتفاصيل المعلومات، ويمكنه توليد حلول ذات بنية واضحة ومنطق صارم، خاصة في السيناريوهات المعقدة.
اختراق في التفكير الرياضي:بالنسبة للمشاكل الرياضية المعقدة بما في ذلك المعادلات متعددة المتغيرات والبراهين الهندسية، يعمل النموذج على تحسين دقة حل المشكلات إلى المستوى الرائد في الصناعة من خلال تحسين الخوارزمية.

يستخدم هذا البرنامج التعليمي Qwen2.5-VL-32B كعرض توضيحي، وموارد الحوسبة هي A6000*2.

2. خطوات التشغيل

1. بعد بدء تشغيل الحاوية، انقر فوق عنوان API للدخول إلى واجهة الويب

إذا لم يتم عرض "النموذج"، فهذا يعني أنه يتم تهيئة النموذج. نظرًا لأن النموذج كبير الحجم، يرجى الانتظار لمدة 1-2 دقيقة وتحديث الصفحة.

2. بعد الدخول إلى صفحة الويب، يمكنك بدء محادثة مع النموذج

يدعم هذا البرنامج التعليمي "البحث عبر الإنترنت". بعد تشغيل هذه الوظيفة، سوف تتباطأ سرعة التفكير، وهو أمر طبيعي.

3. مثال على استدعاء الواجهة

يستخدم هذا الحاوية open-webui لاستدعاء خدمة API الخاصة بـ Qwen2.5-VL-32B بشكل افتراضي. إذا كنت بحاجة إلى استخدامه محليًا، فيمكنك الرجوع إلى مثال الاستدعاء أدناه.يحتوي على أمثلة لاستخدام cURL وPython.

احصل على API_PATH كما هو موضح:

🔹 الاتصال باستخدام cURL

يمكنك استخدام curl يقوم الأمر باستدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) مباشرةً:

curl {API_PATH}/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer Empty" \
  -d '{
    "model": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "请理解图片中的公式，并做详细解释"},
          {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://images2018.cnblogs.com/blog/1203675/201805/1203675-20180525100048863-1610672614.png"}}
        ]
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

🐍 استخدام بايثون للاتصال

يرجى التأكد من التثبيت openai المكتبات:

pip install openai

ثم استخدم كود Python التالي:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="Empty", base_url="{API_PATH}/v1/")

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen2.5-VL-32B-Instruct",
    messages = [
        {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "请理解图片中的公式，并做详细解释"},
          {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://images2018.cnblogs.com/blog/1203675/201805/1203675-20180525100048863-1610672614.png"}}
        ]
      }
    ],
    max_tokens=1000
)
print(response.choices[0].message.content)

بهذه الطريقة، يمكنك استخدام الطريقة المناسبة لاستدعاء API Qwen2.5-VL-32B في بيئات مختلفة! 🚀

التبادل والمناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [برنامج تعليمي SD] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓