（五）关于InternVL2的模型训练二（如何训练目标定位模型）

（五）关于InternVL2的模型训练二（如何训练目标定位模型）

前言

环境依赖

最重要的训练策略

执行参数修改和运行

lora模型合并

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更新一点 2024年10月29日

今天发现有人提出 hugging face 的transformers库有个严重的bug，如果训练时使用了梯度累积方法（也就是下面的GRADIENT_ACC）。目前官方还在修复，梯度累积设置为1则可以避免这个问题，这和它里面的计算方式有关，每个样本如果不一样长，交叉熵计算损失时不会按样本长度加权平均计算，会多算padding等无效的token在里面。所以在修复之前建议GRADIENT_ACC控制为1，整体训练效果应该会更好。

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前言

本章节是训练模型前的最后一节，上一章节介绍了模型配置、数据配置、重要参数说明，这一章节将会介绍最重要的训练策略、执行参数修改和运行、lora模型合并两点。