在bert-as-service中使用Finetuner微调CLIP模型指南

在bert-as-service中使用Finetuner微调CLIP模型指南

clip-as-service 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cli/clip-as-service

前言

bert-as-service项目不仅提供了预训练模型，还支持用户对模型进行微调(fine-tune)以适应特定领域的需求。本文将详细介绍如何利用Finetuner工具对CLIP模型进行微调，并将其集成到bert-as-service中使用。

准备工作

环境要求

确保已安装以下组件：

• finetuner >=v0.6.4
• clip_server >=v0.6.0

数据准备

Finetuner接受训练数据和评估数据，数据格式为DocumentArray。对于CLIP模型的训练数据，需要准备(文本，图像)对。每个对存储在Document中，包含两个chunks，分别表示图像和文本模态。

我们以时尚描述数据集为例，展示如何准备训练数据：

from docarray import Document, DocumentArray

train_da = DocumentArray([
    Document(
        chunks=[
            Document(
                content='时尚描述文本1',
                modality='text',
            ),
            Document(
                uri='图片URL1',
                modality='image',
            ),
        ],
    ),
    # 更多数据项...
])
train_da.push('fashion-sample')  # 推送到云端

微调过程

1. 登录Jina生态系统

import finetuner
finetuner.login()

2. 创建微调任务

run = finetuner.fit(
    model='ViT-B-32::openai',  # 基础模型
    run_name='clip-fashion',   # 任务名称
    train_data='clip-fashion-train-data',  # 训练数据
    eval_data='clip-fashion-eval-data',    # 评估数据(可选)
    epochs=5,                  # 训练轮数
    learning_rate=1e-5,        # 学习率
    loss='CLIPLoss',           # 损失函数
    to_onnx=True,              # 导出为ONNX格式
)

3. 监控任务状态

run = finetuner.get_run('clip-fashion')
print(run.status())  # 查看任务状态

4. 下载微调后的模型

当状态变为FINISHED时，可以下载模型：

run.save_artifact('clip-model')  # 保存到本地clip-model目录

模型转换与使用

1. 模型结构调整

下载的模型包结构如下：

clip-fashion/
├── models/
│   ├── clip-text/
│   │   └── model.onnx
│   ├── clip-vision/
│   │   └── model.onnx
│   └── input-map.yml

需要转换为bert-as-service所需的格式：

1. 创建新目录clip-fashion-cas
2. 将文本模型clip-text/model.onnx复制为clip-fashion-cas/textual.onnx
3. 将视觉模型clip-vision/model.onnx复制为clip-fashion-cas/visual.onnx

2. 创建配置文件

创建finetuned_clip.yml配置文件：

jtype: Flow
version: '1'
with:
  port: 51000
executors:
  - name: clip_o
    uses:
      jtype: CLIPEncoder
      metas:
        py_modules:
          - clip_server.executors.clip_onnx
      with:
        name: ViT-B-32::openai
        model_path: 'clip-fashion-cas'  # 模型路径
    replicas: 1

3. 启动服务

python -m clip_server finetuned_clip.yml

支持的模型列表

Finetuner支持多种CLIP模型变体，包括：

• ViT-B-32::openai
• ViT-B-16::openai
• ViT-L-14::openai
• RN50::openai
• RN101::openai
• 以及更多...

可以通过finetuner.describe_models()查看完整列表。

最佳实践

1. 数据质量：确保训练数据的(文本，图像)对相关性高
2. 评估指标：定期检查评估数据上的表现
3. 学习率调整：根据训练效果动态调整学习率
4. 模型选择：根据任务复杂度选择合适的基模型

结语

通过Finetuner对CLIP模型进行微调，可以显著提升在特定领域的表现。本文详细介绍了从数据准备到服务部署的完整流程，帮助用户快速上手模型微调工作。

clip-as-service 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cli/clip-as-service