要在本地化（局域网内）部署Qwen或其他类似的多模态大模型，并通过自有程序调用进行推理，您可以遵循以下步骤。请注意，这涉及到较为复杂的技术实施，且具体步骤可能会根据模型的具体要求有所变化。以下是一种通用的部署策略：
1. 获取模型源代码和权重
首先，确保您有权访问并下载Qwen或多模态大模型的源代码和预训练权重。部分模型可能是开源的，而另一些则可能需要授权或许可。对于Qwen这样的模型，由于其通常由阿里云开发维护，您可能需要查阅其官方文档或联系支持获取相关资源。
2. 准备硬件环境
多模态大模型往往需要大量的计算资源，包括但不限于GPU服务器。您需要准备一个或多个具有足够算力和内存的服务器，并配置好相应的驱动程序（如CUDA for NVIDIA GPU）。
3. 部署推理服务
a. 安装依赖
确保服务器上安装了所有必要的软件包和库，这可能包括Python、PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，以及模型所需的其他特定库。
b. 部署模型
加载模型权重：使用模型提供的脚本或指南加载预训练好的权重到内存中。
搭建推理服务：可以使用Flask、Django等轻量级Web框架搭建一个简单的HTTP服务，用于接收外部请求并返回模型的预测结果。或者，使用更专业的推理服务框架，如TensorFlow Serving或PyTorch Serving，它们提供了更高级的功能，如模型版本管理、并发处理等。
4. 局域网配置
静态IP配置：为提供服务的服务器分配一个静态IP地址，确保它在局域网内可被其他设备访问。
端口转发：如果服务器位于防火墙后，可能需要配置端口转发，以便外部请求能够到达您的服务。
5. 自有程序调用
API设计：定义清晰的API接口，说明输入输出格式。通常，这会涉及到JSON格式的数据交换。
客户端实现：在自有程序中，使用HTTP客户端库（如Python的requests库）编写代码来调用您部署的推理服务。确保处理好请求构造、响应解析以及异常处理。
6. 测试与优化
性能测试：对部署的模型进行压力测试，确保它在预期的负载下稳定运行。
资源监控：实施资源监控，监控CPU、GPU使用率、内存占用等，以便于调整和优化。
注意事项
安全性：确保您的服务部署考虑到安全性，包括但不限于数据加密、访问控制等。
法律合规：在处理用户数据和部署模型时，遵守相关的数据保护法规和知识产权法律。
以上步骤仅为大致流程，具体实施细节会根据模型的具体要求和技术栈的选择有所不同。务必参考模型官方文档和最佳实践。