llama-factory 微调 qwen2.5-vl
时间: 2025-03-29 08:02:10 浏览: 167
### 使用 LLaMA-Factory 对 Qwen2.5-VL 进行微调
为了实现对 Qwen2.5-VL 的微调操作,可以参考 LLaMA-Factory 提供的相关功能以及其配置文件中的参数设置[^1]。以下是具体方法:
#### 配置数据参数
在 `data_args.py` 文件中定义的数据参数部分,需调整以适配 Qwen2.5-VL 数据输入需求。例如,在指定路径时应考虑视觉语言模型特有的多模态数据结构。
```python
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class DataArguments:
dataset_name: str = field(default="my_custom_dataset", metadata={"help": "The name of the dataset to use."})
max_seq_length: int = field(default=512, metadata={"help": "Maximum sequence length."})
image_size: int = field(default=224, metadata={"help": "Image size for vision tasks."}) # 新增图像尺寸支持
```
上述代码片段展示了如何扩展默认参数来适应视觉任务的需求,特别是针对图像大小的设定。
#### 修改训练脚本
对于实际执行微调过程,则需要修改主训练脚本来加载预训练权重并初始化优化器等相关组件。这里假设已下载好对应版本的 Qwen 权重文件。
```bash
#!/bin/bash
export MODEL_NAME_OR_PATH=qwen/Qwen2.5-VL
export OUTPUT_DIR=./output_qwen_vl_finetune
torchrun --nproc_per_node 4 run_clm.py \
--model_name_or_path $MODEL_NAME_OR_PATH \
--train_file ./path_to_your_training_data.json \
--validation_split_percentage 5 \
--per_device_train_batch_size 8 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--learning_rate 5e-5 \
--weight_decay 0.01 \
--num_train_epochs 3 \
--save_strategy epoch \
--logging_dir ./logs/qwen_vl_log \
--output_dir $OUTPUT_DIR
```
此脚本设置了分布式运行环境,并指定了必要的超参调节选项以便更好地完成目标任务。
#### 注意事项
当处理像 Qwen2.5-VL 这样的大型多模态模型时,请务必注意硬件资源分配情况;如果显存不足可适当降低 batch size 或启用 gradient checkpointing 技术减少内存消耗。
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