一、任务介绍

• follow 教学文档和视频使用QLoRA进行微调模型，复现微调效果，并能成功讲出梗图.
• 尝试使用LoRA，或调整xtuner的config，如LoRA rank，学习率。看模型Loss会如何变化，并记录调整后效果(选做，使用LoRA或调整config可以二选一)

二、根据文档搭建环境

Tutorial/docs/L2/InternVL/joke_readme.md at camp3 · InternLM/Tutorial · GitHub

三、使用InternVL 推理部署

3.1、使用pipeline进行推理

   3.1.1、创建test_lmdeploy.py以及推理的图片

from lmdeploy import pipeline
from lmdeploy.vl import load_image

pipe = pipeline('/root/model/InternVL2-2B')

image = load_image('/root/InternLM/007aPnLRgy1hb39z0im50j30ci0el0wm.jpg')
response = pipe(('请你根据这张图片，讲一个脑洞大开的梗', image))
print(response.text)

 3.1.2、推理结果

四、InternVL 微调攻略

4.1、准备数据集

# 为了高效训练，请确保数据格式为：
{
    "id": "000000033471",
    "image": ["coco/train2017/000000033471.jpg"], # 如果是纯文本，则该字段为 None 或者不存在
    "conversations": [
      {
        "from": "human",
        "value": "<image>\nWhat are the colors of the bus in the image?"
      },
      {
        "from": "gpt",
        "value": "The bus in the image is white and red."
      }
    ]
  }

4.2、配置微调参数

让我们一起修改XTuner下 InternVL的config，文件在： /root/InternLM/code/XTuner/xtuner/configs/internvl/v2/internvl_v2_internlm2_2b_qlora_finetune.py

4.3、开始训练

NPROC_PER_NODE=1 xtuner train /root/InternLM/code/XTuner/xtuner/configs/internvl/v2/internvl_v2_internlm2_2b_qlora_finetune.py  --work-dir /root/InternLM/work_dir/internvl_ft_run_8_filter  --deepspeed deepspeed_zero1

30%资源无法训练

升级为50%资源训练

4.4、合并权重&&模型转换

python3 xtuner/configs/internvl/v1_5/convert_to_official.py xtuner/configs/internvl/v2/internvl_v2_internlm2_2b_qlora_finetune.py /root/InternLM/work_dir/internvl_ft_run_8_filter/iter_3000.pth /root/InternLM/InternVL2-2B/

最后我们的模型在：/root/InternLM/convert_model/，文件格式：

.
|-- added_tokens.json
|-- config.json
|-- configuration_intern_vit.py
|-- configuration_internlm2.py
|-- configuration_internvl_chat.py
|-- conversation.py
|-- generation_config.json
|-- model.safetensors
|-- modeling_intern_vit.py
|-- modeling_internlm2.py
|-- modeling_internvl_chat.py
|-- special_tokens_map.json
|-- tokenization_internlm2.py
|-- tokenizer.model
`-- tokenizer_config.json

4.5、微调后效果对比

我们把下面的代码替换进test_lmdeploy.py中，然后跑一下效果。

from lmdeploy import pipeline
from lmdeploy.vl import load_image

pipe = pipeline('/root/InternLM/InternVL2-2B')

image = load_image('/root/InternLM/007aPnLRgy1hb39z0im50j30ci0el0wm.jpg')
response = pipe(('请你根据这张图片，讲一个脑洞大开的梗', image))
print(response.text)