Qwen2.5 Omni: 멀티모달 AI 파워하우스

이 글에서는 인간과 같은 상호 작용과 실시간 기능을 향상시키기 위해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 처리를 통합하는 고급 멀티모달 AI 모델인 Alibaba Cloud의 Qwen2.5 Omni를 소개합니다.

작성: Farruh

Alibaba Cloud의 Qwen2.5 Omni: GenAI와 멀티모달리티의 만남

생성형 AI(GenAI) 시대에는 대형 언어 모델(LLM)이 더 이상 텍스트에만 국한되지 않습니다. Qwen2.5 Omni와 같은 멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 사이의 간극을 메워 AI가 인간처럼 생각하고, 보고, 듣고, 말할 수 있도록 합니다.

멀티모달리티가 중요한 이유

멀티모달 데이터의 보편화: 인터넷 트래픽의 90%가 시각/청각 콘텐츠(예: TikTok 동영상, 팟캐스트)입니다.
인간과 유사한 상호작용: 사용자들은 AI가 혼합된 입력(예: 사진 및 음성 쿼리)을 처리할 것으로 기대합니다.
산업 혁신: 의료 진단에서 이커머스에 이르기까지, 멀티모달 AI는 새로운 표준입니다.

Qwen2.5 Omni: 종합적인 멀티모달리티를 위한 설계

텍스트를 넘어: Qwen2.5-VL과 같은 LLM은 텍스트와 이미지에 탁월하지만, Qwen2.5 Omni는 오디오/동영상 스트리밍을 추가하여 완전한 감각적 AI로 도약합니다.
통합 아키텍처: 사일로화된 툴과 달리, Qwen2.5 Omni는 다양한 모드에서 입출력을 위한 단일 모델입니다.

Qwen2.5 Omni 이해하기: 기술적 우위

Thinker(텍스트/오디오/동영상 처리)와 Talker(음성 생성) 모듈의 개요

기술 보고서에서 주요 혁신 사항

Thinker-Talker 아키텍처를 갖춘 Qwen2.5-Omni의 개요

TMRoPE 위치 인코딩:

시간 정렬 Multimodal RoPE는 오디오와 동영상 프레임이 동기화되어 처리되도록 합니다(예: 동영상의 립싱크).
Interleaved Chunking은 비디오를 2초 단위로 나누고, 시각/청각 데이터를 결합하여 레이턴시를 줄입니다.

2.Thinker-Talker 아키텍처:

Thinker: 텍스트 생성 및 추론을 위한 LLM입니다.
Talker: 실시간 음성 생성을 위한 이중 트랙 모델로, Qwen2-Audio에 비해 오디오 레이턴시를 40% 줄입니다.

스트리밍 효율성:

블록 단위 인코딩은 오디오/동영상을 묶음으로 처리하여 실시간 추론을 가능하게 합니다.
Sliding Window Diffusion Transformer(DiT)는 수용 필드를 제한하여 초기 오디오 지연을 줄입니다.

Qwen2.5 Omni가 다른 멀티모달 모델보다 우수한 이유

Task	Qwen2.5-Omni	Qwen2.5-VL	GPT-4o-Mini	State-of-the-Art
Image→Text	59.2(MMMUval)	58.6	60.0	53.9(기타)
Video→Text	72.4(Video-MME)	65.1	64.8	63.9(기타)
Multimodal Reasoning	81.8(MMBench)	해당 없음	76.0	80.5(기타)
Speech Generation	1.42% WER(중국어)	해당 없음	해당 없음	2.33%(영어)

Qwen2.5 Omni가 뛰어난 이유

통합 모델: Qwen2-Audio와 Qwen2.5-VL처럼 오디오와 동영상 모델 사이를 전환할 필요가 없습니다.
낮은 레이턴시: Qwen2.5 Omni는 2초짜리 동영상 블록을 실시간으로 처리하므로, 실시간 콘텐츠가 포함된 애플리케이션과 서비스에 이상적입니다.
다기능성: Qwen2.5 Omni는 텍스트뿐만 아니라 말하기 명령도 처리합니다(예: “이 동영상을 요약해서 소리내어 읽어 주세요”).

Alibaba Cloud에서 Qwen2.5 Omni를 빠르게 시작하기

1단계: 모델 선택

Alibaba Cloud ModelStudio 또는 Model Studio 소개 페이지로 이동하십시오.

2.“Qwen2.5-Omni”를 검색하고 해당 페이지로 이동합니다.

모델에 대한 접근 권한을 부여합니다(기본 사용은 무료).

2단계: 환경 준비

보안 우선 설정:

가상 환경 만들기(권장):

python -m venv qwen-env
source qwen-env/bin/activate  # Linux/MacOS | Windows: qwen-env\Scripts\activate

의존성 설치:

pip install openai

API 키를 안전하게 저장: 프로젝트 디렉토리에 .env 파일을 생성:

DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here

3단계: OpenAI 호환성을 이용한 API 호출

OpenAI 라이브러리를 사용하여 Qwen2.5-Omni와 상호 작용:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

# Example: Text + Audio Output
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5-omni-7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
    modalities=["text", "audio"],  # Specify output formats (text/audio)
    audio={"voice": "Chelsie", "format": "wav"},
    stream=True,  # Enable real-time streaming
    stream_options={"include_usage": True},
)

# Process streaming responses
for chunk in completion:
    if chunk.choices:
        print("Partial response:", chunk.choices[0].delta)
    else:
        print("Usage stats:", chunk.usage)

API의 주요 기능

기능	세부 사항
입력 유형	텍스트, 이미지, 오디오, 동영상(URL/Base64를 통해)
출력 모달리티	`modalities` 파라미터 지정(예: 이중 출력의 경우 `["text", "audio"]`)
스트리밍 지원	실시간 결과 확인 `stream=True`
보안	API 키를 위한 환경 변수(`.env` 파일)

고급 사용 사례: 경계를 넓히다

1. 실시간 동영상 분석

사용 사례: 감정 인식 기능이 있는 실시간 이벤트 자막.

입력: 10초 분량의 동영상 클립.
출력: 텍스트 요약 + 오디오 해설(예: “관중들이 열렬히 응원하고 있습니다!”).

2. 크로스모달 이커머스

사용 사례: 이미지와 사용자 리뷰를 바탕으로 제품 설명을 생성합니다.

# 입력: 제품 이미지 + "스페인어로 별점 5개 리뷰 작성"
# 출력: 텍스트 후기 + 스페인어 오디오 버전.

왜 Qwen2.5 Omni를 배워야 하나?

미래를 대비하는 기술: 멀티모달 모델은 AI 애플리케이션의 차세대 표준입니다.
경쟁 우위: Qwen2.5 Omni를 사용하는 기업은 다음을 할 수 있습니다.

비용 절감: 모든 텍스트/오디오/동영상 작업에 대한 하나의 모델.
혁신 가속화: 실시간 앱 배포 (예: 가상 어시스턴트, 스마트 감시).

문제 해결 및 모범 사례

파일 크기 제한:

이미지: ≤ 파일당 10MB.
토큰 총합: 모델의 32k 토큰 제한(텍스트 + 이미지/오디오 임베딩)을 존중하십시오.

스트리밍 최적화:

Alibaba Cloud의 OSS를 사용하여 대용량 파일을 처리하십시오.
실시간 출력에는 stream=True를 활성화합니다.

결론: 미래는 멀티모달이다.

GenAI가 발전함에 따라, 멀티모달 기능은 의료에서 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업을 지배하게 될 것입니다. Qwen2.5 Omni를 마스터함으로써, 여러분은 인간과 AI의 협력의 다음 시대를 맞이하게 될 것입니다.

지금 바로 실험을 시작하고 혁명에 동참하세요!

참고문헌

Model Studio 도움말: 시작 가이드
Model Studio 제품 페이지: 기능 살펴보기
Qwen2.5-Omni 블로그: 상세 개요
기술 보고서: ArXiv 보고서
GitHub: 코드 및 문서
HuggingFace: 모델 다운로드
Wan Visual Generation: 멋진 동영상 만들기

이 문서는 영어에서 번역되었습니다. 원본 문서는 여기를 참조하십시오.

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