书生·浦语 大模型实战营（第三期） 进阶岛 第 4关 InternVL 多模态模型部署微调实践

基础任务（完成此任务即完成闯关）

• follow 教学文档和视频使用QLoRA进行微调模型，复现微调效果，并能成功讲出梗图.
• 尝试使用LoRA，或调整xtuner的config，如LoRA rank，学习率。看模型Loss会如何变化，并记录调整后效果(选做，使用LoRA或调整config可以二选一)

InternVL 是一种用于多模态任务的深度学习模型，旨在处理和理解多种类型的数据输入，如图像和文本。它结合了视觉和语言模型，能够执行复杂的跨模态任务，比如图文匹配、图像描述生成等。通过整合视觉特征和语言信息，InternVL 可以在多模态领域取得更好的表现

对于InternVL这个模型来说，它vision模块就是一个微调过的ViT，llm模块是一个InternLM的模型。对于视觉模块来说，它的特殊之处在Dynamic High Resolution。 

 Dynamic High Resolution

InternVL独特的预处理模块：动态高分辨率，是为了让ViT模型能够尽可能获取到更细节的图像信息，提高视觉特征的表达能力。对于输入的图片，首先resize成448的倍数，然后按照预定义的尺寸比例从图片上crop对应的区域。细节如图所示。

 Pixel Shuffle

Pixel Shuffle在超分任务中是一个常见的操作，PyTorch中有官方实现，即nn.PixelShuffle(upscale_factor) 该类的作用就是将一个tensor中的元素值进行重排列，假设tensor维度为[B, C, H, W], PixelShuffle操作不仅可以改变tensor的通道数，也会改变特征图的大小。

InternVL 部署微调实践 

我们选定的任务是让InternVL-2B生成文生图提示词，这个任务需要VLM对图片有格式化的描述并输出。

让我们来一起完成一个用VLM模型进行冷笑话生成，让你的模型说出很逗的冷笑话吧。在这里，我们微调InterenVL使用xtuner。部署InternVL使用lmdeploy。 

准备InternVL模型 

 我们使用InternVL2-2B模型。该模型已在share文件夹下挂载好，现在让我们把移动出来。

cd /root
mkdir -p model

# cp 模型

cp -r /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-2B /root/model/

 准备环境

 手动配置下xtuner

• 配置虚拟环境

conda create --name xtuner python=3.10 -y

# 激活虚拟环境（注意：后续的所有操作都需要在这个虚拟环境中进行）
conda activate xtuner

# 安装一些必要的库
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖
apt install libaio-dev
pip install transformers==4.39.3
pip install streamlit==1.36.0

• 安装xtuner

# 创建一个目录，用来存放源代码
mkdir -p /root/InternLM/code

cd /root/InternLM/code

git clone -b v0.1.23  https://github.com/InternLM/XTuner

由于我们在 XTuner 微调个人小助手认知那一篇章，在

root/InternLM/code目录下安装过 v0.1.21  XTuner    会出现下面提示XTuner 早已存在

 此时需要新建文件夹  比如 /root/InternLM001/code/XTuner

 进入XTuner目录

cd /root/InternLM001/code/XTuner
pip install -e '.[deepspeed]'

• 安装LMDeploy

pip install lmdeploy==0.5.3

• 安装验证

xtuner version

##命令

xtuner help

如图

确认一下你的版本号和我们一致