

Lmms Finetune
簡介 :
lmms-finetune是一個統一的代碼庫,旨在簡化大型多模態模型(LMMs)的微調過程。它提供了一個結構化的框架,允許用戶輕鬆集成最新的LMMs並進行微調,支持全微調和lora等策略。代碼庫設計簡單輕量,易於理解和修改,支持包括LLaVA-1.5、Phi-3-Vision、Qwen-VL-Chat、LLaVA-NeXT-Interleave和LLaVA-NeXT-Video等多種模型。
需求人群 :
目標受眾為研究人員和開發者,特別是那些需要對大型多模態模型進行微調以適應特定任務或數據集的用戶。lmms-finetune提供了一個簡單、靈活且易於擴展的平臺,使得用戶可以專注於模型微調和實驗,而無需過多關注底層實現細節。
使用場景
研究人員使用lmms-finetune對LLaVA-1.5進行微調,以提高在特定視頻內容分析任務上的性能。
開發者利用該代碼庫將Phi-3-Vision模型微調到新的圖像識別任務中。
教育機構採用lmms-finetune進行教學,幫助學生理解大型多模態模型的微調過程和應用。
產品特色
提供統一結構的微調框架,簡化集成和微調過程
支持全微調、lora、q-lora等多種微調策略
保持代碼庫的簡潔性,便於理解和修改
支持多種類型的LMMs,包括單圖像模型、多圖像/交錯圖像模型和視頻模型
提供詳細的文檔和示例,幫助用戶快速上手
靈活的代碼庫,支持自定義和快速實驗
使用教程
克隆代碼庫到本地環境:`git clone https://github.com/zjysteven/lmms-finetune.git`
設置conda環境並激活:`conda create -n lmms-finetune python=3.10 -y` 後 `conda activate lmms-finetune`
安裝依賴:`python -m pip install -r requirements.txt`
根據需要安裝額外的庫,如flash attention:`python -m pip install --no-cache-dir --no-build-isolation flash-attn`
查看支持的模型列表或運行 `python supported_models.py` 來獲取支持的模型信息
根據示例或文檔修改訓練腳本 `example.sh`,設置目標模型、數據路徑等參數
運行訓練腳本:`bash example.sh` 開始微調過程
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