Qwen-VL图文多模态大模型LoRA微调指南_qwenvl版本

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大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。

1. 大模型应用向开发路径：AI代理工作流
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9. 基于Langchain-chatchat的向量库构建及检索（附代码）
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11. 最简明的大模型agent教程
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13. langchin-chatchat部分开发笔记（持续更新）
14. 文心一言、讯飞星火、GPT、通义千问等线上API调用示例
15. 大模型RAG性能提升路径
16. langchain的基本使用
17. 结合基础模型的大模型多源信息应用开发
18. COT：大模型的强化利器
19. 多角色大模型问答性能提升策略（附代码）
20. 大模型接入外部在线信息提升应用性能
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23. 基于零一万物多模态大模型通过外接数据方案优化图像文字抽取系统
24. 快速接入stable diffusion的文生图能力
25. 多模态大模型通过外接数据方案实现电力智能巡检（设计方案）
26. 大模型prompt实例：知识库信息质量校验模块
27. 基于Dify的LLM-RAG多轮对话需求解决方案（附代码）
28. Dify大模型开发技巧：约束大模型回答范围
29. 以API形式调用Dify项目应用（附代码）
30. 基于Dify的QA数据集构建（附代码）
31. Qwen-2-7B和GLM-4-9B：大模型届的比亚迪秦L
32. 文擎毕昇和Dify：大模型开发平台模式对比
33. Qwen-VL图文多模态大模型微调指南

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简介

首先，开源地址：

https://github.com/QwenLM/Qwen-VL
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Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM）。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。
Qwen-VL 系列模型的特点包括：

多语言对话模型：天然支持英文、中文等多语言对话，端到端支持图片里中英双语的长文本识别；
多图交错对话：支持多图输入和比较，指定图片问答，多图文学创作等；
开放域目标定位：通过中文开放域语言表达进行检测框标注；
细粒度识别和理解：448分辨率可以提升细粒度的文字识别、文档问答和检测框标注。

部署

微调训练的显存占用 LoRA (Base) 2.4s/it 37.3GB LoRA (Chat) 2.3s/it 23.6GB
Q-LoRA 4.5s/it 17.2GB 推理阶段的显存占用 BF16 28.87 22.60GB Int4 37.79 11.82GB

系统配置：

curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh   // 从官网下载安装脚本

bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh           // 阅读协议确认安装，安装完成后再输入yes以便不需要手动将Anaconda添加到PATH

conda create -n qwen_vl python=3.10            // 安装虚拟环境, python 3.10及以上版本

conda activate qwen_vl                         // 激活虚拟环境

conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia // pytorch 2.0及以上版本, 建议使用CUDA 11.4及以上
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python环境配置：

pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -r requirements_openai_api.txt
pip3 install -r requirements_web_demo.txt
pip3 install deepspeed
pip3 install peft
pip3 install optimum
pip3 install auto-gptq
pip3 install modelscope -U
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强调一下，此处requirements等文件来源github开源地址，如图：

模型下载：

import os
# 使用抱脸镜像
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"

from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 其中版本v1.1.0支持INT4、INT8的在线量化，其余版本不支持
model_id = 'qwen/Qwen-VL-Chat'

revision = 'v1.0.0' 

# 下载模型到指定目录
local_dir = "/root/autodl-tmp/Qwen-VL-Chat"

snapshot_download(repo_id=model_id, revision=revision, local_dir=local_dir)
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当然可以从魔塔、抱脸等地手动下载：

https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-VL-Chat/summary

使用

# 启动命令，局域网访问
python web_demo_mm.py --server-name 0.0.0.0
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或

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
import torch
torch.manual_seed(1234)

# 请注意：根据显存选择配置，分词器默认行为已更改为默认关闭特殊token攻击防护。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True, fp16=Flase).eval()

# 第一轮对话
query = tokenizer.from_list_format([
    {'image': 'https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg'}, # Either a local path or an url
    {'text': '这是什么?'},
])
response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None)
print(response)
# 图中是一名女子在沙滩上和狗玩耍，旁边是一只拉布拉多犬，它们处于沙滩上。

# 第二轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, '框出图中击掌的位置', history=history)
print(response)
# <ref>击掌</ref><box>(536,509),(588,602)</box>
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微调

finetune.py这个脚本供用户实现在自己的数据上进行微调的功能，以接入下游任务。

微调数据格式参考如下：

[
  {
    "id": "identity_0",
    "conversations": [
      {
        "from": "user",
        "value": "你好"
      },
      {
        "from": "assistant",
        "value": "我是Qwen-VL,一个支持视觉输入的大模型。"
      }
    ]
  },
  {
    "id": "identity_1",
    "conversations": [
      {
        "from": "user",
        "value": "Picture 1: <img>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg</img>\n图中的狗是什么品种？"
      },
      {
        "from": "assistant",
        "value": "图中是一只拉布拉多犬。"
      },
      {
        "from": "user",
        "value": "框出图中的格子衬衫"
      },
      {
        "from": "assistant",
        "value": "<ref>格子衬衫</ref><box>(588,499),(725,789)</box>"
      }
    ]
  },
  { 
    "id": "identity_2",
    "conversations": [
      {
        "from": "user",
        "value": "Picture 1: <img>assets/mm_tutorial/Chongqing.jpeg</img>\nPicture 2: <img>assets/mm_tutorial/Beijing.jpeg</img>\n图中都是哪"
      },
      {
        "from": "assistant",
        "value": "第一张图片是重庆的城市天际线，第二张图片是北京的天际线。"
      }
    ]
  }
]
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运行
运行

JSON文件，其中每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。
为针对多样的VL任务，增加了一下的特殊tokens： .
对于带图像输入的内容可表示为 Picture id: img_path\n{your prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。
对话中的检测框可以表示为(x1,y1),(x2,y2)，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框对应的文本描述也可以通过text_caption表示。

LoRA微调

# 单卡训练
sh finetune/finetune_lora_single_gpu.sh
# 分布式训练
sh finetune/finetune_lora_ds.sh
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其中

#!/bin/bash

export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1
DIR=`pwd`

MODEL="/root/autodl-tmp/Qwen-VL-Chat"
DATA="/root/autodl-tmp/data.json"

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

python3 finetune.py \
    --model_name_or_path $MODEL \
    --data_path $DATA \
    --bf16 True \
    --fix_vit True \
    --output_dir output_qwen \
    --num_train_epochs 5 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "steps" \
    --save_steps 1000 \
    --save_total_limit 10 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --weight_decay 0.1 \
    --adam_beta2 0.95 \
    --warmup_ratio 0.01 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --report_to "none" \
    --model_max_length 600 \
    --lazy_preprocess True \
    --gradient_checkpointing \
    --use_lora
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需要修改脚本中的MODEL、DATA参数，将其换成实际的模型和数据地址
需要修改脚本里的model_max_length参数，默认是2048（需要27.3GB的显存），一般调小

模型合并及推理

from peft import AutoPeftModelForCausalLM

model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(
    path_to_adapter, # path to the output directory
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
).eval()

merged_model = model.merge_and_unload()
# max_shard_size and safe serialization are not necessary. 
# They respectively work for sharding checkpoint and save the model to safetensors
merged_model.save_pretrained(new_model_directory, max_shard_size="2048MB", safe_serialization=True)
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注：本文多引用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/701818093内容
https://github.com/ssbuild/qwen_vl_finetuning内容
部分内容为调整、新增、原创