Llama3-Tutorial之XTuner微调Llama3图片理解多模态_lama3 多模态

Llama3-Tutorial之XTuner微调Llama3图片理解多模态

基于 Llama3-8B-Instruct 和 XTuner 团队预训练好的 Image Projector 微调自己的多模态图文理解模型 LLaVA。

参考：
https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

1. 环境、模型、数据准备

1.1 配置环境

使用如下指令便可以安装好一个 python=3.10 pytorch=2.1.2+cu121 的基础环境。

conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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接下来我们安装 XTuner。

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .[all]
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如果已经配置好了环境，在这里也可以选择直接执行 conda activate llama3 以进入环境。

最后我们 clone 本教程仓库。

cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial
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1.2 模型准备

1.2.1 准备 Llama3 权重

在微调开始前，我们首先来准备 Llama3-8B-Instruct 模型权重。

• InternStudio

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct .
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• 非 InternStudio

我们选择从 OpenXLab 上下载 Meta-Llama-3-8B-Instruct 的权重。

mkdir -p ~/model
cd ~/model
git lfs install
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct
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1.2.2 准备 Visual Encoder 权重

我们接下来准备 Llava 所需要的 openai/clip-vit-large-patch14-336，权重，即 Visual Encoder 权重。

• InternStudio

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 .
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• 非 InternStudio

可以访问 https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14-336 以进行下载。

1.2.3 准备 Image Projector 权重

然后我们准备 Llava 将要用到的 Image Projector 部分权重。

• InternStudio

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/xtuner/llama3-llava-iter_2181.pth .
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• 非 InternStudio

相关权重可以访问：https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b 以及 https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1 。（已经过微调，并非 Pretrain 阶段的 Image Projector）

1.3 数据准备

我们按照 https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/xtuner/llava/xtuner_llava.md 中的教程来准备微调数据。为了让大家可以快速上手，我们选择了使用过拟合的方式快速实现。

可以执行以下代码：

cd ~
git clone https://github.com/InternLM/tutorial -b camp2
python ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeat.py \
  -i ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/unique_data.json \
  -o ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeated_data.json \
  -n 200
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2. 微调过程

2.1 训练启动

我们已经为大家准备好了可以一键启动的配置文件，主要是修改好了模型路径、对话模板以及数据路径。

我们使用如下指令以启动训练：

xtuner train ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py --work-dir ~/llama3_llava_pth --deepspeed deepspeed_zero2
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训练过程所需显存约为44447 MiB，在单卡 A100 上训练所需时间为30分钟。

如果是30%的A100资源（24GB显存），使用如下命令启动训练：

xtuner train ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py --work-dir ~/llama3_llava_pth --deepspeed deepspeed_zero2_offload
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训练耗时约4.5h：024-05-07 11:21:12到2024-05-07 15:54:06。

在训练好之后，我们将原始image projector和我们微调得到的image projector都转换为 HuggingFace 格式，为了下面的效果体验做准备。

注意：

训练过程时间较长，建议使用开发机webide进行操作，或者使用vscode ssh连接环境后，结合tmux工具进行。

# 原始image projector转为HuggingFace格式
xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py \
  ~/model/llama3-llava-iter_2181.pth \
  ~/llama3_llava_pth/pretrain_iter_2181_hf

# 微调得到的image projector转为HuggingFace格式
xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py \
  ~/llama3_llava_pth/iter_1200.pth \
  ~/llama3_llava_pth/iter_1200_hf

# 合并后的数据如下
(llama3) root@intern-studio-50014188:~# ls -lrt ~/llama3_llava_pth/iter_1200_hf/
total 10
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May  7 16:04 llm_adapter
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May  7 16:04 visual_encoder_adapter
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May  7 16:04 projector
-rw-r--r-- 1 root root 7724 May  7 16:04 xtuner_config.py
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2.2 效果体验

使用下面的图片作为测试素材：

测试问题：

问题1：Describe this image.
问题2：What is the equipment in the image?

2.2.1 Pretrain模型

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  --visual-encoder /root/model/clip-vit-large-patch14-336 \
  --llava /root/llama3_llava_pth/pretrain_iter_2181_hf \
  --prompt-template llama3_chat \
  --image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg
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此时可以看到，Pretrain 模型只会为图片打标签，并不能回答问题。

2.2.2 Finetune后的模型

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  --visual-encoder /root/model/clip-vit-large-patch14-336 \
  --llava /root/llama3_llava_pth/iter_1200_hf \
  --prompt-template llama3_chat \
  --image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg
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经过 Finetune 后，我们可以发现，模型已经可以根据图片回答我们的问题了。

备注：

遇到的下面问题不影响效果展示。

Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 library.
        Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
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