书生大模型实战营L2G4000 - InternVL 部署微调实践

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1. 多模态大模型的工作原理和设计模式

1.1 工作原理

多模态大模型的工作原理基于深度学习技术，旨在通过处理和融合多种模态数据（如文本、图像、音频、视频等）来实现更全面的理解和生成能力。以下是其工作原理的核心要点：

1. 数据预处理与编码

• 数据预处理：不同模态的数据需要特定的预处理步骤。例如，文本经过分词和嵌入表示，图像通过归一化或特征提取，音频则可能涉及信号处理。
• 模态编码器：每种模态都有专用的编码器，将原始数据转换为高维特征表示（嵌入）。例如：
  • 文本编码器使用Transformer架构（如BERT或GPT）。
  • 图像编码器采用卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）。

2. 特征融合

多模态模型的关键在于融合不同模态的特征表示，以便在统一的表示空间中进行处理。常见的融合机制包括：

• 早期融合：在输入阶段直接将多模态数据合并。
• 中期融合：在特征提取阶段通过注意力机制或其他方法将各模态特征结合。

3. 跨模态表示学习

跨模态学习旨在对齐不同模态的数据，使其能够在共享的向量空间中进行交互。这种对齐通常通过以下方式实现：

• 联合表示：将所有模态映射到统一的向量空间。

4. 解码与生成

解码器根据任务需求生成输出，例如文本描述、图像生成或语音合成。解码过程可能涉及跨模态注意力机制，以确保生成内容与输入数据的一致性

5. 自监督学习与优化

多模态大模型通常使用自监督学习进行预训练，从海量无标注数据中提取通用知识。训练过程中，模型通过损失函数（如对比学习损失）优化参数，以提升跨模态理解和生成能力

1.2 主要设计模式

1. 模态编码器 (Modality Encoders)

• 功能：将不同模态的数据（如图像、文本、音频）编码为特征向量或嵌入表示。
• 实现方式：
  • 图像编码器：通常采用卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）。
  • 文本编码器：基于Transformer架构，如BERT或GPT。
  • 音频编码器：使用Wav2Vec2或HuBERT等模型

2. 模态融合机制 (Feature Fusion Mechanisms)

• 功能：整合不同模态的特征以形成统一的表示。
• 融合策略：
  • 早期融合 (Early Fusion)：在输入阶段直接合并原始数据。
  • 中期融合 (Intermediate Fusion)：在特征提取阶段进行融合，通常通过注意力机制或自注意力机制实现

3. 跨模态表示学习 (Cross-modal Representation Learning)

• 功能：将不同模态的数据映射到共享的向量空间，以便进行跨模态对齐和比较。
• 实现方式：
  • 使用跨注意力机制（Cross-Attention）在内部层实现深度融合

4. 解码器与任务适配 (Decoders and Task-Specific Adaptation)

• 功能：根据任务需求生成输出，例如文本生成、图像生成或多模态问答。
• 实现方式：
  • 自回归解码器用于统一建模多粒度任务，如视觉定位、分割和描述。

5. 自监督与指令微调 (Self-Supervised Learning & Instruction Fine-tuning)

• 功能：通过自监督学习预训练模型，并通过指令微调提升特定任务性能。
• 步骤：
  • 独立预训练视觉和语言模型。
  • 对齐训练，通过连接器模块（如Q-Former）实现视觉与语言模态的协同工作。
  • 指令微调，结合多任务数据优化模型性能

2. InternVL2

2.1 设计模式

1. 渐进式扩展策略 (Progressive Scaling Strategy)

• 核心思想：采用阶段性训练策略，从小规模模型和粗粒度数据开始，逐步扩展到更大规模的语言模型和精细化的数据。
• 优点：
  • 降低训练成本，适合有限资源条件。
  • 实现视觉编码器与大型语言模型的高效对齐。
• 应用：通过逐步扩展模型规模（如从 1B 到 108B 参数）和数据质量，提升模型性能。

2. 多模态输入支持 (Multimodal Input)

• 支持类型：文本、图像、视频、医疗数据等多种模态。
• 处理方式：
  • 图像输入被分割成 448×448 像素的 tiles，每个 tile 表示为 256 个视觉 token。
  • 视频输入支持多帧处理（如每段视频提取 16 帧）。
  • 文本输入通过标准 Transformer 编码器处理。

3. 多任务输出能力 (Multitask Output)

• 输出形式：支持文本生成、图像分析、边界框标注、蒙版生成等多种任务。
• 实现方式：
  • 使用 VisionLLMv2 模块连接多个下游任务解码器，实现广泛的视觉语言任务适配。
  • 输出结果可以涵盖从自然语言描述到复杂视觉标注。

4. ViT-MLP-LLM 架构

• 核心架构：结合视觉 Transformer (ViT)、多层感知机 (MLP) 投影器和大型语言模型 (LLM)。
• 优化点：
  • 使用动态分辨率策略，将高分辨率图像分割为小块以减少视觉 token 数量。
  • 增量预训练视觉编码器（如 InternViT-6B 或 InternViT-300M），并与预训练的大型语言模型（如 InternLM2.5 和 Qwen2.5）集成。

5. 数据质量与扩展

• 数据集质量经过严格筛选，避免重复样本和异常样本以提升训练效果。
• 支持长文本、多图像、多视频输入，通过大容量上下文窗口（8k tokens）处理复杂任务。

6. 自监督学习与指令微调

• 自监督学习：在预训练阶段使用无标签数据，通过对比学习等方法提取通用特征。
• 指令微调：针对具体任务进行优化，使模型能够理解并执行用户指令。

2.2 模型架构

模型架构组成

1. 视觉部分 (Vision Part)

• 视觉编码器：使用 InternViT（Intern Vision Transformer），支持不同规模（如 InternViT-6B 或 InternViT-300M）。

• 动态分辨率策略：
  • 输入图像被划分为 448×448 像素的图块（tiles）。
  • 每个图块表示为 256 个视觉 token，通过像素 unshuffle 操作减少视觉 token 数量至原始的四分之一。
  • 支持单图像、多图像和视频输入，视频帧也被调整为 448×448 像素进行处理。

2. 特征对齐模块 (MLP Projector)

• 多层感知机 (MLP)：一个随机初始化的两层 MLP，用于将视觉特征映射到语言模型可以处理的特征空间。
• 作用：连接视觉编码器与大型语言模型，实现模态间特征对齐。

3. 语言部分 (Language Part)

• 大型语言模型 (LLM)：
  • 集成预训练的大型语言模型，如 InternLM 2.5 和 Qwen 2.5。
  • 支持从小规模（如 1B 参数）到超大规模（如 108B 参数）的多种模型配置。
• 上下文窗口：支持长文本输入，具有高达 8k tokens 的上下文窗口，适合处理复杂和多模态输入。

2.3 训练流程

InternVL2 的训练流程采用了分阶段的策略，结合动态高分辨率训练和渐进式扩展方法，以高效地提升视觉与语言模态的对齐能力和多模态任务性能。以下是其主要训练流程的概述：

训练流程分阶段

InternVL2 的训练流程主要分为三个阶段，每个阶段都有特定目标和优化策略：

1. 阶段 1：MLP 预热 (MLP Warmup)

• 目标：在视觉编码器（InternViT）和大型语言模型（LLM）之间建立初步的跨模态对齐。
• 细节：
  • 冻结视觉编码器和语言模型，仅训练 MLP 投影器（连接视觉特征与语言模型输入空间的桥梁）。
  • 使用动态高分辨率训练策略，即将图像划分为高分辨率 tiles（如 448×448 像素），生成视觉 token。
  • 应用 Next Token Prediction (NTP) 损失，优化跨模态对齐。
• 优势：
  • 提升训练稳定性，确保后续阶段多模态任务的基础性能。
  • 在较高学习率下快速收敛，使 MLP 投影器适应语言模型。

2. 阶段 1.5：ViT 增量学习 (ViT Incremental Learning, 可选)

• 目标：增强视觉编码器处理罕见领域（如多语言 OCR、数学图表）的能力。
• 细节：
  • 开放视觉编码器和 MLP 投影器进行联合训练。
  • 使用与阶段 1 相同的数据和损失函数（NTP Loss）。
  • 增强视觉编码器对稀有数据领域的泛化能力。
• 可选性：
  • 如果没有新增领域或任务需求，此阶段可以跳过，直接进入下一阶段。

3. 阶段 2：全模型指令微调 (Full Model Instruction Tuning)

• 目标：在高质量多模态指令数据集上微调整个模型，优化其多模态理解与生成能力。
• 细节：
  • 解冻整个模型，包括视觉编码器、MLP 投影器和语言模型。
  • 使用严格的数据质量控制，避免噪声数据导致性能下降（例如生成重复或错误输出）。
  • 数据集覆盖多种任务，包括图像描述、视觉问答、OCR、科学问题求解等。
• 结果：
  • 提升模型在复杂多模态任务上的表现，同时保持生成内容的准确性和一致性。

3. LMDeploy部署

LMDeploy 是一个用于大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）部署的高效工具包，支持模型量化、推理优化以及多种形式的服务部署。

3.1 LMDeploy基本用法介绍

我们主要通过pipeline.chat 接口来构造多轮对话管线，核心代码为：

## 1.导入相关依赖包
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, GenerationConfig
from lmdeploy.vl import load_image

## 2.使用你的模型初始化推理管线
model_path = "your_model_path"
pipe = pipeline(model_path,
                backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=8192))
                
## 3.读取图片（此处使用PIL读取也行）
image = load_image('your_image_path')

## 4.配置推理参数
gen_config = GenerationConfig(top_p=0.8, temperature=0.8)
## 5.利用 pipeline.chat 接口 进行对话，需传入生成参数
sess = pipe.chat(('describe this image', image), gen_config=gen_config)
print(sess.response.text)
## 6.之后的对话轮次需要传入之前的session，以告知模型历史上下文
sess = pipe.chat('What is the woman doing?', session=sess, gen_config=gen_config)
print(sess.response.text)

lmdeploy推理的核心代码如上注释所述。

3.2 网页应用部署体验

我们可以使用UI界面先体验与InternVL对话：

拉取本教程的github仓库GitHub - Control-derek/InternVL2-Tutorial：

git clone https://github.com/Control-derek/InternVL2-Tutorial.git
cd InternVL2-Tutorial

demo.py文件中，MODEL_PATH处传入InternVL2-2B的路径，如果使用的是InternStudio的开发机则无需修改，否则改为模型路径。

启动demo:

conda activate lmdeploy
python demo.py

上述命令请在vscode下运行，因为vscode自带端口转发，可以把部署在服务器上的网页服务转发到本地。

启动后，CTRL+鼠标左键点进这个链接或者复制链接到浏览器

会看到如下界面：

点击Start Chat即可开始聊天，下方食物快捷栏可以快速输入图片，输入示例可以快速输入文字。输入完毕后，按enter键即可发送。

展开对话：

4. XTuner微调实践

4.1 准备基本配置文件

在InternStudio开发机的/root/xtuner路径下，即为开机自带的xtuner，先进入工作目录并激活训练环境：

cd /root/xtuner
conda activate xtuner-env  # 或者是你自命名的训练环境

如果没有该路径，可以从GitHub上克隆一个：

cd /root
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
conda activate xtuner-env

原始internvl的微调配置文件在路径./xtuner/configs/internvl/v2下，假设上面克隆的仓库在/root/InternVL2-Tutorial,复制配置文件到目标目录下：

cp /root/InternVL2-Tutorial/xtuner_config/internvl_v2_internlm2_2b_lora_finetune_food.py /root/xtuner/xtuner/configs/internvl/v2/internvl_v2_internlm2_2b_lora_finetune_food.py

4.2 配置文件参数解读

在第一部分的设置中，有如下参数：

• path: 需要微调的模型路径，在InternStudio环境下，无需修改。
• data_root: 数据集所在路径。
• data_path: 训练数据文件路径。
• image_folder: 训练图像根路径。
• prompt_temple: 配置模型训练时使用的聊天模板、系统提示等。使用与模型对应的即可，此处无需修改。
• max_length: 训练数据每一条最大token数。
• batch_size: 训练批次大小，可以根据显存大小调整。
• accumulative_counts: 梯度累积的步数，用于模拟较大的batch_size，在显存有限的情况下，提高训练稳定性。
• dataloader_num_workers: 指定数据集加载时子进程的个数。
• max_epochs:训练轮次。
• optim_type:优化器类型。
• lr: 学习率
• betas: Adam优化器的beta1, beta2
• weight_decay: 权重衰减，防止训练过拟合用
• max_norm: 梯度裁剪时的梯度最大值
• warmup_ratio: 预热比例，前多少的数据训练时，学习率将会逐步增加。
• save_steps: 多少步存一次checkpoint
• save_total_limit: 最多保存几个checkpoint，设为-1即无限制

LoRA相关参数：

• r: 低秩矩阵的秩，决定了低秩矩阵的维度。
• lora_alpha 缩放因子，用于调整低秩矩阵的权重。
• lora_dropout dropout 概率，以防止过拟合。

如果想断点重训，可以在最下面传入参数：

把这里的load_from传入你想要载入的checkpoint，并设置resume=True即可断点重续。

4.3 数据集下载

我们采用的是FoodieQA数据集，这篇文章中了2024EMNLP的主会，其引用信息如下：

@article{li2024foodieqa,
  title={FoodieQA: A Multimodal Dataset for Fine-Grained Understanding of Chinese Food Culture},
  author={Li, Wenyan and Zhang, Xinyu and Li, Jiaang and Peng, Qiwei and Tang, Raphael and Zhou, Li and Zhang, Weijia and Hu, Guimin and Yuan, Yifei and S{\o}gaard, Anders and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2406.11030},
  year={2024}
}

FoodieQA 是一个专门为研究中国各地美食文化而设计的数据集。它包含了大量关于食物的图片和问题，帮助多模态大模型更好地理解不同地区的饮食习惯和文化特色。这个数据集的推出，让我们能够更深入地探索和理解食物背后的文化意义。

可以通过3.2.a.和3.2.b.两种方式获取数据集，根据获取方式的不同，可能需要修改配置文件中的data_root变量为你数据集的路径：

通过huggingface下载

有能力的同学，建议去huggingface下载此数据集：https://huggingface.co/datasets/lyan62/FoodieQA。该数据集为了防止网络爬虫污染测评效果，需要向提交申请后下载使用。

由于申请的与huggingface账号绑定，需要在命令行登录huggingface后直接在服务器上下载：

huggingface-cli login

然后在这里输入huggingface的具有read权限的token即可成功登录。

再使用命令行下载数据集：

huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download lyan62/FoodieQA --local-dir /root/huggingface/FoodieQA --local-dir-use-symlinks False

如果觉得上述过程麻烦，可以用浏览器下载后，再上传服务器即可

标签：模态,训练,模型,微调,L2G4000,书生,xtuner,InternVL,数据
From： https://blog.csdn.net/Ameliorating/article/details/145042100