0. 编写代码并尝试运行
克隆以下代码
git clone https://gitee.com/ai-trailblazer/qwen-vl-hello.git尝试运行qwen-vl-hello.py，报错原因缺少modelscope：
1. 安装qwen-vl-utils工具包
pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8
尝试运行，不出意外的话肯定运行不了，报错原因依然是缺少modelscope：
2. 安装modelscope
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再次尝试运行，依然无法运行，报错原因modelscope下未找到Qwen2_5_VLForConditionalGeneration：
3.安装transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate
经历10分钟的漫长等待，终于下载安装完成。再次尝试运行，依然运行失败，报错原因缺少torchvision模块：
4.安装torchvision
pip install torchvision
5.尝试进行视频识别（失败）
再次尝试运行，事情出现转机，开始下载模型，并进行漫长的等待（在等待过程中，顺手去清理一些爆红的C盘！）
经历九九八十一分钟后，发生了意外（我没有碰它呀）
再次尝试运行，执行失败，报错原因是TypeError: process_vision_info() got an unexpected keyword argument 'return_video_kwargs'：
下面先进行图片识别，排查一下是否是环境问题。
6. 尝试图片识别（成功）
先运行图片识别的代码（qwen-vl-img-hello.py）吧，没想到又发生更大意外惊喜，wsl系统连不上了！
Reload Window后，重新连接了
再次运行，图片识别成功。
图片识别成功，初步假设运行环境已经没有问题了，下面再次尝试视频识别。
7.尝试进行视频识别（失败）
依然是第5节的执行失败原因：
检查代码问题。先删除当前不必要的代码
然后脑袋总算是要清醒一点了，即这一行代码就是设置一个意料之外的参数return_video_kwargs。
image_inputs, video_inputs, video_kwargs = process_vision_info(messages, return_video_kwargs=True)
inputs = processor(text=[text],images=image_inputs,videos=video_inputs,fps=fps,padding=True,return_tensors="pt",**video_kwargs,
)
inputs = inputs.to("cuda")继续思考解决方案：后面又要使用到这个video_kwargs，如果不配置它会不会无法返回这个参数......，管它呢，先删除return_video_kwargs=True，反正电脑又不会炸掉！（继续Run Python，并战术性的喝了一口水）。
嗯哼，报错了：Error reading？难道是视频链接失效了，复制到浏览器查看没问题呀，视频链接是有效的。
https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-VL/space_woaudio.mp4下面将继续排查，瞅一眼qwen-vl-utils的版本为0.0.8，没错儿呀，是文档里的版本咧。
看看源码，这个函数返回了None，但是这个函数的源码又看不到！暂且不继续了看源码了，换个方向再试试。
继续排查，尝试识别本地视频。（再喝一口水缓解一下压力）
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "video","video": "file:///mnt/e/WORK/project/ai/qwen-vl-hello/demo.mp4",},{"type": "text", "text": "Describe this video."},],}
]wsl又无法连接了！
再次连接后，再次尝试运行，虽然报错了，但是至少视频是能读取了，报错只是说明video_kwargs这个不能用了。
修改代码再次尝试运行，wsl又断连接了
直接在命令行执行
运行失败，报错原因fps未定义（这官方教程存在问题哦，艾特一下qwen官方）。修改代码，删除fps=fps。修改后再次运行
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(text=[text],images=image_inputs,videos=video_inputs,padding=True,return_tensors="pt"
)
inputs = inputs.to("cuda")显存溢出！我不服，再次尝试还是显存溢出，我服了。
继续尝试量化模型Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ
# 第一处修改
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)# 第二处修改
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ")继续运行，开始下载模型，然后继续漫长的等待（顺便打开音乐播放器，放一首DJ串烧缓解一下情绪）
经过九九八十一天的等待后，模型下载完了，但是紧接着又报了一个错，报错意思是`autoawq`的版本太低。
先不急，再运行一次看看，报错依然如此。通过pip list|grep autoawq发现并没有安装autoawq，那就尝试用pip安装一个autoawq
pip install autoawq
继续尝试运行，显存溢出！
但是，细心的我发现这样一行输出，于是我虚心的请教了Deepseek
Unused or unrecognized kwargs: return_tensors, fps.
修改代码
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(text=[text],images=image_inputs,videos=video_inputs,fps=30,padding=True,return_tensors="pt"
)
inputs = inputs.to("cuda")仍然报错显存溢出！但是这个输出内容有点奇怪，区别如下（虚心的我又去查了一下这个单词的意思unrecognized-无法识别的，也就是说：这两个参数没有意义加和不加都一样！）：
# 不添加fps参数
Unused or unrecognized kwargs: return_tensors, fps.# 添加fps=30后
Unused or unrecognized kwargs: fps, return_tensors.有进行了多次尝试，添加PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量、指定torch_dtype，都以显存溢出为结局
from modelscope import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info
import torchimport os
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True"# default: Load the model on the available device(s)
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto"
)
于是，我不得不承认本地的GPU显存确实有限，下面我改变策略，在云服务进行尝试。
8.借用云服务器进行视频识别（失败）
在魔塔选择赠送的GPU服务器使用时长，点击启动并稍等2分钟左右
克隆代码仓库
https://gitee.com/ai-trailblazer/qwen-vl-hello.git
代码拉取完成后，继续查看conda版本和显存。
发现没有conda，那就先在常规python环境尝试。
pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate
安装transformers报错了，暂且不管，先运行代码
python qwen-vl-video-hello.py第一行运行报错，找不到Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
此时回忆一下在本地的经验，安装transformers可是花费了十分钟之久，并且下载了很多内容，但是此时马上下载完毕并且还报错了，仔细分析错误原因，发现是很多python三方库版本不兼容的问题。所以后面还是启动一个conda环境吧
【AI训练环境搭建】在Windows11上搭建WSL2+Ubuntu22.04+Tensorflow+GPU机器学习训练环境
创建新的conda环境，名称为vlenv
conda create -n vlenv python=3.12
安装依赖
pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8
pip install modelscope
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate安装transformers报错了
重新创建一个3.11 python版本的conda环境，名称为t1
conda create -n t1 python=3.11
尝试安装
pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate这次看起来能正常安装了
安装完成
尝试运行，报出熟悉的异常
安装torchvision
pip install torchvision
再次尝试运行
python qwen-vl-video-hello.py
依然报显存溢出（这可是20多个G的显存哦）
(本次实践从本地到云服务，共花费7个多小时光阴，虽然目前没有运行成功，但是至少在这过程中实践了很多经验，后续我将尝试找一个比较小的视频再次验证。)
9.使用一个较小的视频进行识别（成功）
在以上实践中，使用的是一个21M的视频，视频时长约三分钟。而后我又拿了一个只有291KB的视频，视频时长只有1s。
功夫不负有心人，终于成功识别了一个视频！尽管这个视频只有1s，可以看到GPU也占用了9G（该显卡总共只有12G）。
10. 总结和展望
在本次实践中，主要采用transformers拉起Qwen2.5-VL-3B大模型进行视频识别，尽管这并不是工程化的运行方式，但是有作为入门实践的价值。
在整个过程中，总结出以下经验：
（1）鉴于网络原因，最好使用modelscope来下载模型；
（2）在vscode中使用wsl的conda环境，可能会出现无响应的情况，此时直接使用cmd命令行可能更加方便；
（3）当一条路走不通时，可以换一条路，如果换一条路还是走不通，这时在回头看方法是否有问题，很多时候就是在你回头思考的过程中解决掉问题的，但是你还是得感谢你在另一条路上探索，因为你至少知道了那条路行不通，否则你的思维陷入到不确定中；
（4）云服务器的网络和硬件优势可以加速我们进行AI方面的实践，本次实践中在云服务器上花费的实践仅仅只占总时长的30%，但是产生的效果却很显著，在这里也非常感谢modelscope社区和阿X云为我们提供的免费实例环境，非常感谢；
（5）conda是个好东西，其提供的强大的隔离式python环境，在解决各种依赖库版本库问题的时候非常有用，本次实践中，在云服务器最终使用的是python3.11版本，而我本地电脑是使用的python3.12，这些经验在工程成产过程中也很有价值；
后续的实际计划和展望：
（1）达到这个目标“Qwen2.5-VL 可以理解超过1小时的视频”，所需要的条件和方式有哪些？
（2）考虑更加工程化和轻量化的通过Qwen2.5-VL进行视频识别的方案；
（3）其它模型或方案进行视频识别的使用资源和效果对比；
