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第一次用 Ollama 跑视觉模型:Qwen2.5-VL 7B 给了我一个意外惊喜

发布日期:2025-11-18 07:58:12 浏览次数: 1524
作者:勇哥Java实战

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在Mac上轻松运行Qwen2.5-VL 7B视觉模型,体验本地AI的强大视觉理解能力!

核心内容:
1. Mac安装Ollama和下载Qwen2.5-VL 7B模型的详细步骤
2. 模型在文本/图片识别、信息抽取等方面的实际应用效果
3. 通过Python程序调用模型分析图片的实用方法

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

前几天在 Mac 上安装了 Ollama,并下载了 Qwen2.5-VL 7B 做了一些测试,整个过程还挺有意思,分享给大家。

1 Mac 安装 Ollama

进入 Ollama 官网 ,我的电脑是 Mac Studio ,所以选择 MacOS 下载 。

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下载完成后,双击安装 ,安装完成后界面如下图:

2 下载 Qwen 2.5 VL 7B

Qwen 2.5-VL 是阿里巴巴通义千问团队开发的一款开源的旗舰级视觉语言模型。

它能够处理文本、图像和视频,并具备强大的视觉理解和交互能力。该模型有不同参数规模(如 3B、7B 和 72B),适用于从边缘 AI 到高性能计算的多种场景 。

下载 Qwen 2.5 VL 有两种方式 :

1、通过命令行请求

ollama pull qwen2.5vl:7b

2、通过 Ollama GUI 界面安装

在 GUI 界面选择模型 ,若未下载会显示下载图标,然后在对话框中输入任意文本即可自动下载。

3 文本/图片体验

下载完模型后,即可在对话框中进行对话。

当然我们也可以通过 ollama 启动模型后展开对话:

ollama run qwen2.5vl:7b

接下来,进行图片检测,图片如下:

检测结果:

我们也可以通过该模型识别图像中的文字、公式或抽取票据、证件、表单中的信息,支持格式化输出文本:

4 程序调用分析图片

我们可以编写 python 调用 Ollama 接口,实现模型分析图片:

Ollama  提供兼容 OpenAI 协议的接口 ,实现流式对话。
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model""qwen2.5vl:7b",
  "messages": [
    { "role""user""content""写一段代码" }
  ]
}'

效果见下图 :

5 总结

Qwen 2.5-VL 7B 简直就是“本地视觉小钢炮”。

笔者认为它尤其适合在如下场景中发挥作用:

  • 文档和票据解析:发票、合同、报表、扫描件,一次推理即可提取文字并生成结构化数据
  • 表格与图表解析:财务报表、统计图表,快速提取表头和数据,方便后续分析
  • 图片场景理解:仓库、机房、办公室等照片,自动识别物体和整体场景
  • 多模态问答:结合图片和文本内容回答问题,支持科研、教育或产品原型
  • 内容审核与合规检测:识别敏感文字或违规图像,本地部署保护隐私

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