官方文档地址：

https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/README_CN.md#-docker

1. 检查是否安装了 Anaconda/Miniconda：

   • 打开 Anaconda Prompt（如果安装了 Anaconda）。

   • 如果没有安装，请访问 Anaconda 官方网站 或 Miniconda 官方网站 下载并安装。

   • miniconda里只有conda和python，而anaconda里则集成了更多的科学计算库，这里我们已anaconda为例（请注意Anaconda下载包大约5G，接受不了就去下载miniconda，真的推荐Anaconda，因为后续你的miniconda里没的还是要下）

2. 下载安装Anaconda

然后去你的邮箱里点击下载

https://www.anaconda.com/download/success

选择对应你操作系统的版本

下一步下一步

这里红线注意下！他不推荐我们在安装过程中，自动添加环境变量！但是我太懒了，所以我勾上

最后两个选项你没关，会出现这个，这个其实就是python生态的应用商店，关了就行了

安装完成后重新打开一个shell窗口，执行

conda --version

看到

就说明安装成功了！

创建conda环境

conda create -n Qwen2.5-Omni python=3.12

会看到这么一大坨，不要被吓到，下载依赖而已，输入y就完事了，虚拟环境，别担心

等待安装完成，其实他已经提示你怎么进入这个虚拟环境了

激活

conda activate Qwen2.5-Omni

验证环境激活情况

conda info --envs

在我们虚拟环境中开始安装相关依赖包

记得临时禁用下git的ssl，不然会报错

git config --global http.sslVerify false

pip uninstall transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@f742a644ca32e65758c3adb36225aef1731bd2a8
pip install accelerate

pip install qwen-omni-utils[decord]

pip install modelscope

这里会用到git，没的话自己下个安装，下一步下一步就完事了，年轻人胆子大一点儿

https://git-scm.com/

记得红线里勾上，省的配环境变量了

等待都安装完毕即可！

下载模型

 modelscope download 'Qwen/Qwen2.5-Omni-7B' --local_dir 'D:\model\Qwen2.5-Omni'

等待下载完成

记得安装ffmpeg，不管是大模型还是其他视频，音频转文本程序都需要

https://ffmpeg.org/download.html

安装请参考

https://blog.csdn.net/Natsuago/article/details/143231558

执行官方演示代码

import soundfile as sf

from transformers import Qwen2_5OmniModel, Qwen2_5OmniProcessor
from qwen_omni_utils import process_mm_info

# default: Load the model on the available device(s)
model = Qwen2_5OmniModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", torch_dtype="auto", device_map="auto")

# We recommend enabling flash_attention_2 for better acceleration and memory saving.
# model = Qwen2_5OmniModel.from_pretrained(
#     "Qwen/Qwen2.5-Omni-7B",
#     torch_dtype="auto",
#     device_map="auto",
#     attn_implementation="flash_attention_2",
# )

processor = Qwen2_5OmniProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B")

conversation = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are Qwen, a virtual human developed by the Qwen Team, Alibaba Group, capable of perceiving auditory and visual inputs, as well as generating text and speech.",
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "video", "video": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2.5-Omni/draw.mp4"},
        ],
    },
]

# Preparation for inference
text = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
audios, images, videos = process_mm_info(conversation, use_audio_in_video=True)
inputs = processor(text=text, audios=audios, images=images, videos=videos, return_tensors="pt", padding=True)
inputs = inputs.to(model.device).to(model.dtype)

# Inference: Generation of the output text and audio
text_ids, audio = model.generate(**inputs, use_audio_in_video=True)

text = processor.batch_decode(text_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(text)
sf.write(
    "output.wav",
    audio.reshape(-1).detach().cpu().numpy(),
    samplerate=24000,
)

这个阶段是下载和读代码

下载完成，cpu开始启动模型分析视频

因为内存不足报错了！其实是c盘也快满了！