lmms-finetune：开启大型多模态模型微调新篇章

lmms-finetune：开启大型多模态模型微调新篇章

lmms-finetune A minimal codebase for finetuning large multimodal models, supporting llava-1.5/1.6, llava-interleave, llava-next-video, llava-onevision, llama-3.2-vision, qwen-vl, qwen2-vl, phi3-v etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lmms-finetune

项目介绍

lmms-finetune 是一个开源项目，旨在为最新的大型多模态模型（LMMs）提供微调的统一、最小化结构。在当前AI技术快速发展的背景下，越来越多的大型多模态模型被推出，但这些模型的微调过程往往并不直观。lmms-finetune 项目应运而生，提供了以下核心设计理念：

• 微调过程的各个组件（如模型加载、数据合并等）被抽象化，使得用户可以轻松地将最新的大型多模态模型集成到代码库中，并尽可能少的工作量进行微调；
• 对于所有大型多模态模型，使用 🤗huggingface 的官方实现，确保微调后的模型能够以与 HF 模型完全相同的方式进行推理及其他操作；
• 代码库保持尽可能简单/轻量，易于理解和修改。

项目技术分析

lmms-finetune 项目在技术上具有以下几个显著特点：

1. 组件抽象化：通过抽象化处理，项目的微调过程变得更加模块化，用户可以根据需要轻松替换或扩展各个组件。
2. 官方实现兼容性：采用huggingface的官方实现，确保了微调后的模型可以无缝地融入现有的生态系统中，减少了用户在使用过程中的兼容性问题。
3. 轻量级设计：代码库的设计注重轻量化，不仅便于理解，还降低了项目的维护难度。

项目及技术应用场景

lmms-finetune 支持多种类型的大型多模态模型微调，包括单图像模型、多/交错图像模型、视频模型以及统一模型。具体支持以下几种模型：

• 单图像模型：LLaVA-1.5、LLaVA-1.6/NeXT、Phi-3-Vision、Llama-3.2-Vision 等；
• 多/交错图像模型：Qwen-VL-Chat、Qwen2-VL-Instruct、LLaVA-NeXT-Interleave、Qwen2.5-VL-Instruct 等；
• 视频模型：LLaVA-NeXT-Video 等；
• 统一模型：LLaVA-Onevision 等。

这些模型在自然语言处理、图像处理、视频分析等领域有着广泛的应用，例如智能助手、内容审核、多模态交互等。

项目特点

lmms-finetune 项目具有以下优势：

• 易于上手：项目的轻量级设计和模块化处理使得用户可以快速开始微调任务，无需深入了解底层细节；
• 高度可定制：用户可以根据自己的需求，轻松修改或扩展代码库，实现个性化的微调策略；
• 广泛兼容性：支持多种大型多模态模型的微调，为用户提供了丰富的选择空间；
• 社区支持：项目拥有活跃的维护者和贡献者，用户在遇到问题时可以寻求社区的帮助。

lmms-finetune 项目作为一个为大型多模态模型微调而生的工具，其简单、高效的设计理念无疑为相关领域的研究者和开发者提供了极大的便利。无论是对于模型的研究，还是实际应用的开发，lmms-finetune 都是一个值得尝试的开源项目。

lmms-finetune A minimal codebase for finetuning large multimodal models, supporting llava-1.5/1.6, llava-interleave, llava-next-video, llava-onevision, llama-3.2-vision, qwen-vl, qwen2-vl, phi3-v etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lmms-finetune