Qwen-VL图文多模态大模型LoRA微调指南

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Qwen-VL图文多模态大模型微调指南

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- 简介
- 部署
- 使用
- 微调
- - LoRA微调

简介

首先，开源地址：

https://github.com/QwenLM/Qwen-VL

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PATHconda 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

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

强调一下，此处requirements等文件来源github开源地址，如图：
在这里插入图片描述
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)

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

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>

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。"}]}
]

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

其中

#!/bin/bashexport CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1
DIR=`pwd`MODEL="/root/autodl-tmp/Qwen-VL-Chat"
DATA="/root/autodl-tmp/data.json"export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 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

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 AutoPeftModelForCausalLMmodel = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(path_to_adapter, # path to the output directorydevice_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)