deepseek多模态微调

### DeepSeek 多模态微调方法 对于多模态模型的微调，特别是针对 DeepSeek 这样的先进架构，过程涉及多个方面和技术细节。为了使模型能够在特定任务上表现更佳，通常会采用迁移学习的方法。 #### 数据准备 在开始之前，准备好用于训练的数据至关重要。这些数据应该包含多种模式的信息，比如文本描述以及对应的图片或音频文件等。确保数据集的质量和多样性有助于提高最终模型的表现[^2]。 #### 配置环境 安装必要的库和支持工具是第一步。这可能包括但不限于 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架及其扩展包。此外还需要加载预训练好的基础版本DeepSeek模型权重。 ```bash pip install transformers datasets torch torchvision torchaudio ``` #### 加载预训练模型 通过官方API获取最新的预训练参数，并设置好相应的配置项以便后续操作： ```python from transformers import AutoModelForVisionTextDualEncoder, AutoTokenizer, AutoFeatureExtractor model_name_or_path = "deepseek-llm" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForVisionTextDualEncoder.from_pretrained( model_name_or_path, tokenizer=tokenizer, feature_extractor=feature_extractor ) ``` #### 构建自定义Dataset类 创建适合当前项目的 Dataset 类型，该类负责读取本地存储路径下的样本对（image-text pairs），并对它们做适当变换处理后返回给 DataLoader 使用。 ```python import os from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset class CustomImageCaptioningDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform # 假设目录结构如下： # |- images/ # |--- img_0.jpg # ... # |- captions.txt (每行为 image_filename|caption_text 形式的记录) with open(os.path.join(root_dir,'captions.txt')) as f: lines = [line.strip().split('|') for line in f.readlines()] self.image_filenames = [os.path.join(self.root_dir,"images",filename) for filename,_ in lines] self.captions = [cap for _, cap in lines] def __len__(self): return len(self.image_filenames) def __getitem__(self, idx): image = Image.open(self.image_filenames[idx]).convert('RGB') caption = self.captions[idx] if self.transform is not None: image = self.transform(image) encoding = tokenizer(caption, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt") item = { 'pixel_values': feature_extractor(images=image, return_tensors='pt').pixel_values.squeeze(), **{key: val.squeeze(0) for key,val in encoding.items()} } return item ``` #### 定义优化器与损失函数 选择合适的优化算法如 AdamW 来更新网络中的可训练参数；同时指定交叉熵作为衡量预测误差的标准之一。 ```python optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=5e-5) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() ``` #### 训练循环 编写完整的 epoch-level 的迭代逻辑，期间不断调整超参直至收敛为止。注意监控验证集上的性能指标变化趋势以防止过拟合现象发生。 ```python device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) for epoch in range(num_epochs): train_loss = 0 for batch_idx, data in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(**data).logits labels = data['labels'].to(device) loss = loss_fn(outputs.view(-1, model.config.vocab_size), labels.view(-1)) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() avg_train_loss = train_loss / len(train_loader) print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {avg_train_loss:.4f}') ``` #### 模型评估与保存 经过充分训练之后，可以利用测试集合进一步检验改进效果，并按照需求导出最优解供实际部署使用。 ```python torch.save({ 'epoch': num_epochs, 'model_state_dict': model.state_dict(), }, './checkpoint.pth') # 如果希望直接覆盖原位置，则可以直接调用 save_pretrained 方法 model.save_pretrained('./output/DeepSeek_multimodal_finetuned') tokenizer.save_pretrained('./output/DeepSeek_multimodal_finetuned') ```