Qwen3-VL
Qwen3-VL은 Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 멀티모달 대형 언어 모델(LLM) 시리즈입니다.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- mobile_en_example.png
- mobile_zh_example.png
- computer_use1.jpeg
- computer_use2.jpeg
- docparsing_example1.jpg
- docparsing_example2.jpg
- docparsing_example3.jpg
- docparsing_example4.jpg
- docparsing_example5.png
- docparsing_example6.png
- docparsing_example7.jpg
- docparsing_example8.png
- chart2code_input.png
- screenshot_demo.png
- sketch2code_input.jpeg
- ocr_example1-checkpoint.jpg
- ocr_example2-checkpoint.jpg
- ocr_example3-checkpoint.jpg
- ocr_example4-checkpoint.jpg
- ocr_example1.jpg
- ocr_example2.jpg
- ocr_example3.jpg
- ocr_example4.jpg
- ocr_example5.jpg
- ocr_example6.jpg
- sample-anime-result.jpg
- sample-anime.jpeg
- sample-bird-result.jpg
- sample-bird.jpg
- sample-celebrity-2.jpg
- sample-celebrity-result.jpg
- sample-celebrity.jpeg
- sample-food-result.jpeg
- sample-food.jpeg
- hopinn.jpg
- autonomous_driving.jpg
- cam_infos.json
- dining_table.png
- drone_cars2.png
- football_field.jpg
- lots_of_cars.png
- lots_of_people.jpeg
- lounge.jpg
- manipulation.jpg
- office.jpg
- spatio_case1.jpg
- spatio_case2_aff.png
- spatio_case2_aff2.png
- spatio_case2_plan.png
- spatio_case2_plan2.png
- take_screenshot.py
- test_mmcode.py
- agent_function_call.py
- 2d_grounding.ipynb
- 3d_grounding.ipynb
- computer_use.ipynb
- document_parsing.ipynb
- german_document_ocr.ipynb
- long_document_understanding.ipynb
- mmcode.ipynb
- mobile_agent.ipynb
- ocr.ipynb
- omni_recognition.ipynb
- spatial_understanding.ipynb
- think_with_images.ipynb
- video_understanding.ipynb
- docker_web_demo.sh
- Dockerfile-qwen3vl-cu128
- common_utils.py
- dataset_utils.py
- eval_instruct.sh
- eval_think.sh
- eval_utils.py
- infer_instruct.sh
- infer_think.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_mathv.py
- common_utils.py
- dataset_utils.py
- eval_instruct.sh
- eval_think.sh
- eval_utils.py
- infer_instruct.sh
- infer_think.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_mmmu.py
- dataset_utils.py
- eval_instruct.sh
- eval_think.sh
- eval_utils.py
- infer_instruct.sh
- infer_think.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_odinw.py
- common_utils.py
- dataset_utils.py
- eval_instruct.sh
- eval_think.sh
- eval_utils.py
- infer_instruct.sh
- infer_think.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_realworldqa.py
- dataset_utils.py
- eval_instruct.sh
- eval_think.sh
- eval_utils.py
- infer_instruct.sh
- infer_think.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_videomme.py
- 10095.png
- 10149.png
- COCO_train2014_000000580957.jpg
- v_7bUu05RIksU.mp4
- v_rBMQFpHspmo.mp4
- v_TpB_zMG3XBA.mp4
- single_images.json
- video.json
- __init__.py
- data_processor.py
- rope2d.py
- argument.py
- train_qwen.py
- trainer.py
- sft.sh
- sft_30a3b.sh
- sft_30a3b_lora.sh
- sft_32b.sh
- sft_7b.sh
- sft_qwen3_4b.sh
- zero2.json
- zero3.json
- zero3_offload.json
- check_image.py
- pack_data.py
- process_bbox.ipynb
- README.md
- __init__.py
- vision_process.py
- .python-version
- pyproject.toml
- README.md
- requirements-dev.lock
- requirements.lock
- LICENSE
- README.md
- requirements_web_demo.txt
- web_demo_mm.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd Qwen3-VL
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install "transformers>=4.57.0"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install qwen-vl-utils==0.0.14
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -U flash-attn --no-build-isolation
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install accelerate
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install "transformers>=4.57.0"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install qwen-vl-utils==0.0.14
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -U flash-attn --no-build-isolation
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -r requirements_web_demo.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install accelerate
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
Was this content helpful?
(0 ratings)
