VAST 开源项目安装与使用指南

最新推荐文章于 2025-04-05 09:40:27 发布

卓桢琳Blackbird

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00047/article/details/141343438

VAST 是一个基于多模态的视觉-音频-字幕-文本基础模型及其数据集。其项目结构精心组织，便于开发者快速上手。以下是其主要目录结构概览：

根目录下重要组件：
- config: 包含了各种配置文件，用于控制模型训练和评估过程的参数。
- data: 存放处理过的数据或者指向外部数据的路径。
- evaluation 和 evaluation_tools: 提供评估模型性能的脚本和工具。
- img: 可能存放项目相关的图像资源。
- model: 模型架构定义的代码。
- scripts/vast: 包含多个脚本，如模型微调、预训练等操作。
- utils: 辅助函数和工具集合。
- LICENSE, README.md, THIRD_PARTY_LICENSES.md: 分别是许可证文件、项目读我文件和第三方库许可文件。
关键子目录说明:
- pretrained_weights: 预训练权重的存储位置，包括EVA-CLIP、BEATs、BERT等模型的权重。
- output: 存放模型训练结果、标注数据和微调后的模型。
- datasets: 下载并存放下游任务的数据集注释文件。

首先，通过以下步骤设置开发环境：

预训练模型: 要进行模型的预训练，运行位于scripts目录下的pretrain_vast.sh脚本。
微调任务:
- 例如，对于检索任务，使用scripts/vast/finetune_ret.sh。
- 对于captioning（标题生成），则使用scripts/vast/finetune_cap.sh。
- QA任务，则执行scripts/vast/finetune_qa.sh。
测试已训练模型: 修改上述微调脚本中的命令，添加--mode 'testing'和指定模型检查点的路径来测试模型。

配置文件位于config目录下，这些.json文件控制着训练和评估的各种参数，包括但不限于学习率、样本数量、任务类型、是否启用检查点保存等。每个具体任务通常对应一个或多个配置文件，例如，finetune_cfg子目录下包含了用于不同下游任务的配置文件。

修改配置示例: 在微调或预训练之前，可以通过编辑相应的JSON配置文件来调整实验设置，比如调整学习率、批次大小等。
核心配置项:
- learning_rate: 学习率设定。
- train_batch_size 和 test_batch_size: 训练和测试时的批次大小。
- train_epochs: 总训练轮次。
- config: 引用了特定的配置设置，对模型行为有直接影响。