Qwen2-VL-Finetune： Fine-tuning Qwen2-VL 系列的核心功能

Qwen2-VL-Finetune： Fine-tuning Qwen2-VL 系列的核心功能

Qwen2-VL-Finetune An open-source implementaion for fine-tuning Qwen2-VL and Qwen2.5-VL series by Alibaba Cloud. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen2-VL-Finetune

Qwen2-VL-Finetune 是一个开源项目，专注于微调 Qwen2-VL 和 Qwen2.5-VL 模型。它通过利用 HuggingFace 和 Liger-Kernel，使得微调过程更加高效和节省内存。

项目介绍

Qwen2-VL-Finetune 的目标是使 Qwen2-VL 和 Qwen2.5-VL 系列模型能够更好地适应特定的应用场景和任务。这个项目提供了一个脚本来训练这些模型，使用户能够根据自己的需求进行微调，从而提高模型的性能和效率。

项目技术分析

项目采用了多种先进的技术，包括：

• Deepspeed: 用于优化训练过程，提高效率和节省内存。
• LoRA/QLoRA: 用于降低模型训练的内存消耗，同时保持模型的性能。
• Full-finetuning: 允许对整个模型进行微调，而不是仅限于某些层。
• 多图像和视频训练: 支持使用多个图像和视频进行训练，以增强模型的多模态处理能力。

项目技术应用场景

Qwen2-VL-Finetune 可应用于多种场景，包括但不限于：

• 图像问答: 通过微调模型，使其能够更好地理解和回答与图像相关的问题。
• 视频分析: 利用模型对视频进行理解和分析，可以用于内容审核、自动摘要等。
• 多模态交互: 在虚拟助手和聊天机器人中，模型可以处理和响应图像、视频和文本信息。

项目特点

Qwen2-VL-Finetune 具有以下显著特点：

1. 高效的内存管理: 利用 Liger-Kernel 和 Deepspeed，项目在训练过程中可以显著减少内存消耗。
2. 灵活的微调选项: 用户可以根据需要选择微调整个模型或仅限于语言模型或视觉模型。
3. 多模态数据支持: 项目支持处理图像、视频和文本数据，使得模型能够适应多种类型的数据。
4. 易于使用: 通过提供详细的安装指南和数据准备说明，项目使得用户可以快速开始微调。

以下是关于 Qwen2-VL-Finetune 的详细解读：

安装

项目提供了 environment.yaml 文件，用户可以通过以下命令创建和激活环境：

conda env create -f environment.yaml
conda activate qwen2
pip install qwen-vl-utils
pip install flash-attn --no-build-isolation

数据准备

数据集需要按照 LLaVA 规范格式化，通常是一个包含会话和图像信息的 JSON 文件。项目支持单图像、多图像和视频数据集。

训练

训练脚本提供了多种微调选项，包括全量微调、使用 8 位微调和 LoRA 微调等。以下是一些常用的训练命令：

bash scripts/finetune.sh          # 全量微调
bash scripts/finetune_8bit.sh    # 使用 8 位微调
bash scripts/finetune_lora.sh    # 使用 LoRA 微调语言模型
bash scripts/finetune_lora_vision.sh # 使用 LoRA 微调语言和视觉模型

视频数据集训练

项目还支持使用视频数据集进行训练，用户可以通过以下命令启动训练：

bash scripts/finetune_video.sh

在训练过程中，用户可以根据需要调整各种参数，例如学习率、批大小、序列长度等，以适应不同的训练需求和硬件条件。

总之，Qwen2-VL-Finetune 是一个功能强大、灵活且易于使用的开源项目，它为 Qwen2-VL 和 Qwen2.5-VL 系列模型提供了高效的微调解决方案，适用于多种多模态应用场景。无论您是研究人员还是开发者，都可以通过这个项目来提升您的模型性能，实现更高效的数据处理和任务执行。

Qwen2-VL-Finetune An open-source implementaion for fine-tuning Qwen2-VL and Qwen2.5-VL series by Alibaba Cloud. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen2-VL-Finetune