# Qwen2.5 VL AWQ 7B **Qwen2.5 VL AWQ 7B** é um modelo de visão e linguagem com 7 bilhões de parâmetros, construído para análise visual, raciocínio agêntico, compreensão de vídeos longos, localização visual e geração de saída estruturada. O modelo aceita texto e imagens na mesma requisição, retorna texto e recebe definições de ferramentas. [AI Inference](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/) executa o modelo sob o id `qwen-qwen25-vl-7b-instruct-awq`. ## Detalhes do modelo Estes valores identificam o modelo. Uma requisição nomeia o id do modelo para alcançá-lo, e o repositório no HuggingFace contém o model card. | Detalhe | Valor | | ------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------- | | Nome do modelo | Qwen2.5 VL | | Versão | AWQ 7B | | Categoria do modelo | Vision-Language Model (VLM) | | Id do modelo | `qwen-qwen25-vl-7b-instruct-awq` | | Tamanho | 7B parâmetros | | Modelo no HuggingFace | [Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ) | | Endpoint compatível com OpenAI | [OpenAI Chat API](https://developers.openai.com/api/reference/overview) | | Licença | [Apache 2.0](https://choosealicense.com/licenses/apache-2.0/) | ## Capacidades Qwen2.5 VL AWQ 7B declara estas capacidades para si, e nenhuma delas é um campo da requisição. Para ler os campos que uma requisição de chat carrega, com seus tipos, padrões e limites, consulte [Invocação de modelos](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/invocacao-de-modelos/). | Capacidade | Valor | | ----------------------- | -------------- | | Dados de entrada | Texto e imagem | | Comprimento de contexto | 32k tokens | | Chamada de ferramentas | Sim | | Suporta LoRA | Sim | --- ## Uso Todos os exemplos desta página chamam `Azion.AI.run` de dentro de uma [função](/pt-br/documentacao/plataforma/functions/). O binding recebe o id do modelo como primeiro argumento e um corpo de requisição compatível com OpenAI como segundo, então o corpo nunca repete o id. Para enviar o mesmo corpo ao endpoint HTTP compatível com OpenAI, consulte [Invocação de modelos](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/invocacao-de-modelos/). ### Chat completion Uma requisição de chat carrega a conversa como um array `messages`, com uma mensagem de sistema que define o comportamento e uma mensagem de usuário que faz a pergunta: ```ts const modelResponse = await Azion.AI.run("qwen-qwen25-vl-7b-instruct-awq", { "stream": false, "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": "Name the European capitals." } ] }) ``` Com `stream` definido como `false`, a chamada resolve para uma resposta completa, e `modelResponse?.choices?.[0]?.message?.content` contém o texto gerado. ### Chamada de ferramentas Uma requisição com chamada de ferramentas mantém as mesmas mensagens e adiciona um array `tools`. Cada entrada declara `type` como `function`, nomeia a função, descreve o que ela faz e define seus `parameters` como um objeto JSON Schema: ```ts const modelResponse = await Azion.AI.run("qwen-qwen25-vl-7b-instruct-awq", { "stream": false, "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant with access to tools." }, { "role": "user", "content": "What is the weather in London?" } ], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "description": "Get the current weather for a location", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "The city and state" } }, "required": ["location"] } } } ] }) ``` Uma função lê a resposta do modelo na primeira entrada de `choices` e age sobre ela, o que nesta requisição significa chamar `get_weather`. ### Entrada multimodal Uma requisição multimodal coloca texto e imagem em uma única mensagem de usuário: o campo `content` recebe um array de partes em vez de uma string, e cada parte declara seu `type`. Para os campos que cada parte carrega, consulte [Invocação de modelos](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/invocacao-de-modelos/). Esta requisição envia uma pergunta e a URL de uma imagem juntas: ```ts const modelResponse = await Azion.AI.run("qwen-qwen25-vl-7b-instruct-awq", { "stream": false, "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "What is in this image?" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/image.jpg" } } ] } ] }) ``` O modelo lê a imagem a partir da URL que a requisição fornece e responde em texto em `modelResponse?.choices?.[0]?.message?.content`. --- ## Recursos relacionados - [Invocação de modelos](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/invocacao-de-modelos.md): Como uma requisição chega a um modelo, pelo binding ou por HTTP, e o que o corpo dela carrega. - [Modelos de AI](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/modelos.md): O restante do catálogo, com as capacidades que cada modelo declara para si. - [AI Inference](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference.md): O que é AI Inference e o que ele faz com uma requisição a um modelo. - [Functions](/pt-br/documentacao/plataforma/functions.md): Onde o código desta página é executado e como você faz o deploy dele. - [LoRA Fine-Tune](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/lora-fine-tune.md): A extensão do AI Inference que adapta um modelo com LoRA, e os modelos que a aceitam. - [Glossário](/pt-br/documentacao/plataforma/ai-inference/glossario.md): Os termos de AI Inference que esta página usa, definidos em um só lugar.