Multiturn chat demo 多轮对话的示例

[gxlover0625]

主要贡献

• 修改readme中没有多轮对话示例的问题
• 将所有的推理代码封装成类的形式，提升封装性

具体工作

设计了Qwen2VL类，将推理代码进一步的封装，
用户只需要通过传递自然语言形式的query、图片的路径imgs、前文的对话history给chat接口，就可以完成多轮对话。简单如下：

chat_model = Qwen2VL(model_path="local path/repo id")

# First turn
history = None
response, history = chat_model.chat(query="hello", history=history)
print(response, history)

# Second turn
# For image type, (imgae_url, local_image_path, base64)
# For image count, ([image], [image1, image2], ...)
response, history = chat_model.chat(query="please describe the image", imgs=["image_url"], history=history)
print(response, history)

对于新手小白会更加友好，无需关心如何构造messages，就跟我们跟gpt打交道一样，用自然语言表述我们的需求、在浏览器端上传图片，同时保留历史对话。

自我介绍

最后小小的自我介绍一下，我是一名浙江大学的研究生，同时也在淘天集团的大模型岗位实习过，主要工作集中在多模态大模型，对Qwen2VL，QwenVL，InternVL比较熟悉，因为学校开设的开源课程，对开源社区贡献比较感兴趣，第一次提交pr，无论是否被merge，都算是一次勇敢的尝试哈哈