LlaMA_Factory实战微调VL大模型

VL微调数据格式文件样例如下

一:微调数据集准备

1、制作微调数据集

首先找到data文件夹下方的mllm_demo.json,确认微调VL模型时的数据格式模板,然后按照模板,制作对应的指令微调数据集。

2、确认微调模型认知

打开identity.json文件,修改模型初步认知,确认微调后模型的名称和开发者,如下。

3、进入dataset_info.json,添加数据集,修改文件夹名称和对应标注json文件名即可

复制代码
"****_vl_data(图片文件夹名称)": {
    "file_name": "****_vl_data.json(对应的json文件名称)",
    "formatting": "sharegpt",
    "columns": {
      "messages": "messages",
      "images": "images"
    },
    "tags": {
      "role_tag": "role",
      "content_tag": "content",
      "user_tag": "user",
      "assistant_tag": "assistant"
    }
  }

二:启动训练

1、先下载模型文件

2、web端启动命令

复制代码
llamafactory-cli webui

配置参数

启动训练后使用显存大小:50924MiB≈49.7G(这个有大佬知道正常吗,7B参数按照这个训练要这么大的显存?),共143条数据,15Epoch所用时间为:40min

训练曲线如下所示

但是感觉没怎么收敛啊,准备在加几轮训练一下

修改参数:参数部分可参照该链接,说的很详细

https://blog.csdn.net/qq_62223405/article/details/149500255?fromshare=blogdetail\&sharetype=blogdetail\&sharerId=149500255\&sharerefer=PC\&sharesource=weixin_42225889\&sharefrom=from_link

在15个epoch时模型训练稳定

中断训练,然后导出模型文件进行测试,完成训练

二:增加到一共300条数据,使用3B进行训练

配置如下

占用显存大小为:32364MiB≈31.6G

用时40分钟达到稳定,,epoch=12左右,中断测试

相关推荐
df007df3 天前
【RAGFlow代码详解-10】文本处理和查询处理
人工智能·ocr·embedding·llama
liliangcsdn4 天前
llama.cpp reranking源码分析
llama
go&Python6 天前
检索模型与RAG
开发语言·python·llama
修一呀7 天前
[大模型微调]基于llama_factory用 LoRA 高效微调 Qwen3 医疗大模型:从原理到实现
人工智能·llama·大模型微调
liliangcsdn7 天前
基于llama.cpp的量化版reranker模型调用示例
人工智能·数据分析·embedding·llama·rerank
gptplusplus7 天前
Meta AI 剧变:汪滔挥刀重组,Llama 开源路线告急,超级智能梦碎还是重生?
人工智能·开源·llama
AI大模型12 天前
基于 Docker 的 LLaMA-Factory 全流程部署指南
docker·llm·llama
m0_6038887118 天前
LLaMA-Adapter V2 Parameter-Efficient Visual Instruction Model
人工智能·深度学习·ai·llama·论文速览
爱分享的飘哥1 个月前
第四十六章:AI的“瞬时记忆”与“高效聚焦”:llama.cpp的KV Cache与Attention机制
llama·llama.cpp·kv cache·attention优化·llm cpu推理·量化attention·gguf推理