llamafactory多模态微调

<think>嗯，用户想了解如何使用LlamaFactory进行多模态模型的微调。首先，我需要回忆一下LlamaFactory的相关资料。根据提供的引用内容，有三个引用：[1]提到了如何启动web界面，[2]是安装步骤，[3]是具体的训练命令。用户的问题集中在多模态微调，所以可能需要结合这些引用中的信息，尤其是引用[2]和[3]。 首先，我应该从安装开始，因为用户可能需要先正确安装环境。引用[2]提到要克隆仓库并安装依赖，包括torch和metrics。这可能涉及到安装多模态相关的库，比如处理图像的模块。需要确认多模态模型是否需要额外的依赖，比如transformers或者vision相关的库。 接下来，准备数据集。多模态模型通常需要结合文本和图像数据，所以用户可能需要将数据组织成特定的格式，比如JSON，包含图像路径和文本标注。可能需要指导用户如何配置数据集，确保路径正确。 然后是配置文件。引用[3]中的例子使用了YAML文件来指定训练参数，比如模型名称、LoRA配置、批处理大小等。用户需要根据自己的需求调整这些参数，特别是多模态部分，可能需要指定视觉模型的路径或参数。 启动训练时，引用[3]用了export命令设置GPU，然后调用train命令指定配置文件。需要提醒用户正确设置CUDA_VISIBLE_DEVICES以及配置文件路径。此外，可能需要使用DeepSpeed来优化资源，尤其是在多GPU环境下。 验证阶段，可能需要加载微调后的模型进行测试，确保图像和文本都能正确处理。引用[1]提到的web界面可能可以用来可视化训练过程，或者进行模型测试，但用户的问题主要是微调，所以这部分可能次要。 用户可能遇到的问题包括环境配置错误、数据集格式不正确、路径错误或GPU内存不足。需要建议他们检查依赖安装，确认数据集路径，调整批处理大小，或者使用更低精度的训练方式。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如如何评估多模态模型，处理多模态数据的具体方法，混合训练的技巧，以及常见错误的解决方法。</think>以下为基于LlamaFactory进行多模态大语言模型微调的步骤详解： ### 一、环境准备 1. **克隆仓库与依赖安装** ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics,vl] # 注意添加vl扩展支持多模态[^2] ``` 需额外安装`torchvision`等视觉处理库 2. **硬件配置** 建议使用至少4张24GB显存的GPU（如3090/4090/A5000） ### 二、数据准备 1. 格式要求： ```json { "images": ["path/to/image1.jpg", "path/to/image2.png"], "conversations": [ {"role": "Human", "content": "描述这张图片"}, {"role": "Assistant", "content": "这是..."} ] } ``` 2. 配置文件设置： ```yaml # qwen2vl_lora_sft.yaml model_name_or_path: Qwen/Qwen-VL-Chat # 多模态基座模型 lora_target: c_attn # 注意力层参数适配 per_device_train_batch_size: 2 # 根据显存调整 gradient_accumulation_steps: 8 load_in_4bit: true # 4bit量化节省显存[^3] ``` ### 三、启动训练 ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 指定GPU设备 llamafactory-cli train /path/to/qwen2vl_lora_sft.yaml --deepspeed deepspeed_zero3 ``` 建议使用DeepSpeed优化显存利用率 ### 四、效果验证 ```python from llmtuner import ChatModel model = ChatModel() model.load_model( model_name="Qwen-VL-Chat", adapter_name="/path/to/lora_checkpoint" ) response = model.chat(query="图片里有什么？", image="test.jpg") ```