使用LLaMA-Factory微调训练Qwen2-VL-7B

### 使用 LLaMA-Factory 对 Qwen2-VL-7B 进行微调 #### 环境配置 为了成功运行基于 LLaMA-Factory 的微调流程，需先完成必要的环境搭建工作。这包括安装 Python 和相关依赖库以及准备 GPU 资源以加速计算过程[^1]。 ```bash pip install torch transformers accelerate bitsandbytes datasets wandb ``` 上述命令用于安装核心依赖项，其中 `torch` 是深度学习框架的核心组件；`transformers` 提供了丰富的预训练模型接口支持；而像 `accelerate` 则有助于优化多设备上的分布式训练性能。 #### 数据集准备与预处理 在正式进入模型训练阶段之前，需要准备好适配的任务特定数据集，并对其进行适当格式化以便于后续操作。LLaMA-Factory 支持多种常见文件类型作为输入来源，比如 JSON 或 CSV 文件等[^2]。 假设我们有一个简单的问答对形式的数据样本存储在一个名为 `train.jsonl` 的文件里： ```jsonl {"instruction": "描述一下这张图片的内容", "input": "", "output": "一只猫正在窗台上晒太阳"} {"instruction": "给定下面这段文字，请为其配上一张合适的插图说明", "input": "春天来了，花儿都开了", "output": "/path/to/image.jpg"} ``` 可以编写如下脚本来读取这些记录并将它们转换成适合送入 Transformer 架构的形式： ```python from datasets import load_dataset def preprocess_function(examples): inputs = [] targets = [] for i in range(len(examples['instruction'])): if examples['input'][i]: text = f"{examples['instruction'][i]} {examples['input'][i]}" else: text = examples['instruction'][i] inputs.append(text) targets.append(examples['output'][i]) model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True) labels = tokenizer(targets, max_length=512, truncation=True).input_ids model_inputs["labels"] = [[(label if label != tokenizer.pad_token_id else -100) for label in labels_list] for labels_list in labels] return model_inputs dataset = load_dataset('json', data_files='train.jsonl') tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) ``` 此部分实现了从原始文本到 token ID 序列的映射功能，同时还设置了标签掩码来忽略填充位置的影响。 #### 参数设定 接下来定义一些重要的超参数用来控制整个训练进程的行为特性。例如批次大小(batch size)，学习率(learning rate)，总迭代次数(total steps)等等。具体数值的选择往往取决于实际应用场景的要求以及可用硬件资源的情况限制等因素影响下做出权衡决定后的结果。 以下是可能的一个初始配置示例： ```yaml model_name_or_path: qwen/Qwen2-VL-7B per_device_train_batch_size: 8 gradient_accumulation_steps: 4 max_steps: 3000 save_strategy: steps logging_dir: ./logs/ output_dir: ./results/ evaluation_strategy: no learning_rate: 2e-5 weight_decay: 0.01 warmup_ratio: 0.06 fp16: true push_to_hub: false hub_model_id: my-qwen-vl-finetuned-model hub_token: YOUR_HUB_TOKEN ``` 以上 YAML 片段展示了如何指定基础模型路径、批量尺寸、最大步数以及其他关键选项等内容。 #### 开始训练 当一切准备工作就绪之后就可以启动真正的训练环节啦！通过执行以下指令即可触发完整的端到端流程直至收敛结束为止: ```bash deepspeed --num_gpus=4 finetune_qwen_vision.py \ --model_name_or_path=qwen/Qwen2-VL-7B \ --data_file=train.jsonl \ --output_dir=./outputs/ \ --do_train \ --bf16 True \ --per_device_train_batch_size=2 \ --gradient_checkpointing True \ --use_peft lora \ --peft_lora_r=16 \ --lr_scheduler_type="cosine" \ --learning_rate=1e-4 \ --num_train_epochs=3 \ --dataloader_num_workers=4 \ --overwrite_output_dir ``` 这里采用了 DeepSpeed 技术进一步提升大规模分布式场景下的效率表现水平。 --- #### 导出最终成果物 一旦满足停止条件或者达到预定的最大更新轮次数量后，则可考虑保存当前状态至本地磁盘或者其他远程仓库服务当中去长期留存备用。 ```python trainer.save_model(output_dir="./final_finetuned_model") ``` 这样便完成了利用 LLaMA-Factory 工具链针对视觉语言大模型 (Vision-Language Model) 实施定制化的迁移学习全过程概述介绍。