简介

Qwen2.5-Omni-3B是一款支持文本、音频、图像和视频处理的多模态大模型，部署门槛低，只需RTX 2070显卡即可运行。文章详细介绍了环境配置、实际应用案例（如电梯音频异常识别）和LoRA微调方法。该模型以多模态全能性和对主流硬件的友好支持，为本地AI应用开发者提供了极具潜力的工具，堪称AI领域的"瑞士军刀"。

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一、核心优势：真正的全能多模态能力

Qwen2.5-Omni-3B模型最引人注目的特点就是其强大的多模态推理能力。

该模型支持用户输入以下四种格式的文件，你可以任选其一，也可以将多种模态的文件混合在一起输入，以完成复杂的推理任务：

1. 文本输入
2. 音频文件
3. 图像文件
4. 视频文件

通过整合这些输入，Qwen2.5-Omni-3B能够在各种跨模态场景中提供准确的输出结果。

**🔗 下载链接：**开发者和研究人员可以访问 https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-3B/files 获取该模型文件。

二、部署门槛：RTX 2070也能玩转！

对于许多希望在本地部署模型的用户来说，硬件要求往往是最大的障碍。Qwen2.5-Omni-3B的部署条件非常亲民。

1. 推理环境要求

如果你只需要进行推理：

• Qwen2.5-Omni-3B 可在RTX 2070显卡（8G显存）环境下进行推理。
• 单次推理所需的显存占用约为 7.5G。

这意味着主流游戏显卡的用户也有机会体验强大的多模态能力。

2. 推荐配置（环境安装）

为了确保模型顺利运行，建议环境配置如下：

• transformers=4.52.3
• pytorch = 2.9.1
• torchvision = 0.24.1
• peft = 0.18.0

三、实战案例：电梯音频异常识别卫士

Qwen2.5-Omni-3B在实际应用中展现了其潜力。例如，在电梯音频异常识别任务中，模型可以充当高效的“安全卫士”。

根据演示界面所示，该任务涉及：

1. 输入格式： 用户需要同时输入文本提示信息和音频WAV文件。
2. 具体指令： 任务要求模型分析电梯声音并判断是否存在异常。
3. 输出要求： 如果声音正常，回复 0；如果异常，回复 1。

这种多模态输入通过特定的消息格式传递给模型：

messages = [    { "role": "system", "content": [{"type": "text", "text": 'You are an audio classification model'}]},    { "role": "user", "content": [        {"type": "audio", "audio": audio_path(音频文件路径)},         {"type": "text", "text": "Analyze this elevator sound and determine if there are any anomalies. If the sound is normal, reply 0, if abnormal, reply 1."},    ]}]# 模型将输出一段结果文字。

• Demo运行截图：

• GPU消耗情况：

四、开发者专区：LoRA微调进阶指南

对于希望进一步优化模型性能的开发者，Qwen2.5-Omni-3B也支持LoRA微调。但由于模型的特殊结构，微调过程需要特殊处理。

1. 模型结构与训练包装

Qwen2.5-Omni模型由两部分组成：thinker（实际的生成模型）和talker。训练时不能直接将模型丢给 PEFT。

正确的做法是先对基础模型进行包装（Qwen2_5OmniWrapper），然后单独训练 thinker 部分。这个包装器负责过滤掉多模态参数（如pixel_values, audio_values, video_values等），确保只将文本相关参数传递给 thinker 进行训练。

微调目标可设置为 "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj" 这些self-attention模块的常规目标。

本文所用LoRA微调的参数量在0.03%到0.13%之间。

2. LoRA微调硬件要求

根据量化程度不同，微调所需的硬件配置也有所区别：

量化级别	显卡要求	显存占用	LoRA Rank	Batch Size
不量化	A5000 (16G)	约 15G	16	1
Int8 量化	A5000 (16G)	约 10G	16	1
QLoRA (极限)	RTX 2070	/	4	1

在极限情况下，进行 QLoRA 微调（batch size为1，模型量化到in4级别，LoRA rank设置为4）时，可以在RTX 2070显卡上进行，但此时训练时输入音频长度最长限制为 1分钟。

Qwen2.5-Omni-3B以其多模态的全能性以及对主流硬件环境的友好支持，为本地AI应用开发者提供了一个极具潜力的工具。它就像一个AI领域的瑞士军刀，虽然小巧，但集成了处理多种复杂任务的能力，随时准备在你的本地设备上大展身手。

​最后

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