Donut模型训练全攻略：从数据准备到超参数调优的完整教程

Donut模型训练全攻略：从数据准备到超参数调优的完整教程

【免费下载链接】donut Official Implementation of OCR-free Document Understanding Transformer (Donut) and Synthetic Document Generator (SynthDoG), ECCV 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut

想要掌握OCR-free文档理解的终极技能吗？🚀 Donut（Document Understanding Transformer）模型为您提供了一个无需传统OCR引擎的端到端解决方案。本教程将带您从零开始，完整了解Donut模型训练的每个关键环节，从数据准备到超参数调优，助您成为文档理解领域的专家！

📋 数据准备与格式规范

Donut模型将所有任务统一为JSON预测问题，因此数据格式的规范化至关重要。数据集应遵循以下标准结构：

dataset_name/
├── train/
│   ├── metadata.jsonl
│   ├── image1.jpg
│   └── image2.jpg
├── validation/
│   ├── metadata.jsonl
│   └── image3.jpg
└── test/
    ├── metadata.jsonl
    └── image4.jpg

metadata.jsonl文件格式详解：

• 每行包含file_name（图像相对路径）
• ground_truth字段存储JSON格式的标注信息
• 核心标注字段：gt_parse或gt_parses

🔧 快速配置训练环境

安装Donut模型非常简单，只需一行命令：

pip install donut-python

或者从源码安装：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut
cd donut/
pip install .

推荐配置环境：

• torch == 1.11.0+cu113
• torchvision == 0.12.0+cu113
• pytorch-lightning == 1.6.4
• transformers == 4.11.3
• timm == 0.5.4

⚙️ 超参数调优实战指南

在config/train_cord.yaml中，您可以找到完整的训练配置：

input_size: [1280, 960]        # 输入图像尺寸
max_length: 768                  # 最大序列长度
lr: 3e-5                        # 学习率
warmup_steps: 300               # 预热步数
max_epochs: 30                   # 最大训练轮数
gradient_clip_val: 1.0          # 梯度裁剪值

🎯 多任务训练策略

Donut支持多种文档理解任务：

文档分类任务：

{"class": "scientific_report"}

信息提取任务：

{"menu": [{"nm": "ICE BLACKCOFFEE", "cnt": "2"}]}

文档问答任务：

[{"question": "what is the model name?", "answer": "donut"}]

🚀 一键启动训练流程

使用以下命令快速开始训练：

python train.py --config config/train_cord.yaml \
                --pretrained_model_name_or_path "naver-clova-ix/donut-base" \
                --dataset_name_or_paths '["naver-clova-ix/cord-v2"]' \
                --exp_version "my_experiment"

关键参数说明：

• --config：训练配置文件路径
• --pretrained_model_name_or_path：预训练模型路径
• --dataset_name_or_paths：数据集路径列表
• --exp_version：实验版本标识

📊 模型评估与性能优化

训练完成后，使用测试脚本评估模型性能：

python test.py --dataset_name_or_path naver-clova-ix/cord-v2 \
                --pretrained_model_name_or_path ./result/train_cord/my_experiment \
                --save_path ./result/output.json

评估指标：

• Tree Edit Distance (TED) 准确率
• F1 分数
• 推理速度

🐶 SynthDoG数据增强技术

Donut项目还提供了强大的合成数据生成器SynthDoG，支持中文、英文、日文、韩文等多种语言的数据生成。在synthdog/目录中，您可以找到完整的配置文件和生成脚本。

💡 高级调优技巧

1. 学习率调度：使用warmup策略，逐步增加学习率
2. 批次大小调整：根据GPU内存调整train_batch_sizes和val_batch_sizes
3. 输入尺寸优化：根据文档类型调整input_size参数
4. 序列长度控制：合理设置max_length避免内存溢出

通过本教程的完整指导，您已经掌握了Donut模型训练的核心要点。从数据准备到超参数调优，每个环节都直接影响最终模型性能。现在就开始您的Donut模型训练之旅吧！🎉

【免费下载链接】donut Official Implementation of OCR-free Document Understanding Transformer (Donut) and Synthetic Document Generator (SynthDoG), ECCV 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut