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安装 conda 环境
如果是安卓端这里安装 ARM64 架构 conda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -b
有些安卓平板可以会出现“"$CONDA_EXEC" constructor --prefix "$PREFIX" --extract-conda-pkgs”
可以改安装 Miniforge3：各版本下载链接集合：https://conda-forge.org/miniforge/ 注意选择 aarch64
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/download/24.1.2-0/Miniforge3-24.1.2-0-Linux-aarch64.sh
bash Miniforge3-24.1.2-0-Linux-aarch64.sh -b
如果是服务器端这里安装 conda
cd /home/malata/Downloads
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b然后执行：
/root/miniconda3/bin/conda init （例如：/home/malata/miniconda3/bin/conda init）
（注意 conda 的安装路径）
然后输入：bash
出现如：(base)root@localhost: 表示 OK；
备注：conda deactivate 这条命令会退出当前激活的 Conda 环境，包括 base 环境。
#设置安装源为国内
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
#创建目录
mkdir qwen-vl
cd qwen-vl
#conda创建qwen-vl
conda create -n qwen-vl python=3.10
conda activate qwen-vl
#安装环境
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia（GPU版）
conda install pytorch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 cpuonly -c pytorch（CPU版）
#下载源码
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git
cd Qwen-VL
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install modelscope -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 运行web_demo 0.0.0.0设置其它主机访问，也可以在文件编辑server-name设置default为0.0.0.0
python web_demo_mm.py --server-name 0.0.0.0（会下载模型，时间比较久）
#启动成功访问
http://127.0.0.1:8000
闽公网安备35020302035941号