llama-factory微调qwen2.5 vl

### 对 LLaMA-Factory 中 Qwen 2.5 版本模型进行视觉-语言 (VL) 微调 为了在 LLaMA-Factory 中对 Qwen 2.5 版本模型执行视觉-语言微调，需遵循特定配置和流程。首先确认已下载并设置好基础环境，在 `/mnt/workspace/` 下准备好所需资源[^1]。 #### 准备数据集 对于视觉-语言任务的数据准备至关重要。通常涉及图像特征提取以及相应的文本描述配对。确保所使用的数据格式兼容于框架需求，并按照指定结构组织文件夹： ```bash dataset/ ├── images/ │ ├── image_001.jpg │ └── ... └── captions.jsonl ``` 其中 `captions.jsonl` 文件每一行为 JSON 格式的字典对象，包含图片 ID 和对应的 caption 字符串。 #### 修改超参数配置 编辑位于 GitHub 上提到的路径中的 Python 脚本部分代码片段来适应 VL 任务特性[^2]： ```python from dataclasses import dataclass, field @dataclass class DataTrainingArguments: dataset_name: str = field( default=None, metadata={"help": "The name of the dataset to use."} ) image_column: Optional[str] = field( default="image_path", metadata={ "help": "The column name of the image paths in the datasets." }, ) text_column: Optional[str] = field( default="caption", metadata={ "help": "The column name of the texts associated with images." } ) ``` 此修改使得训练过程中能够正确读取图像路径及其关联的文字说明列名。 #### 执行微调过程 完成上述准备工作之后，通过命令行工具启动实际的微调操作。具体指令取决于本地安装情况和个人偏好设定；这里提供一个通用模板供参考： ```bash python run_clm.py \ --model_name_or_path /mnt/workspace/models/qwen-2.5-7b-instruct \ --train_file ./dataset/captions.jsonl \ --do_train \ --output_dir /mnt/workspace/output/vision_language_tuned_qwen \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 3 \ --save_strategy epoch \ --logging_dir /mnt/workspace/logs \ --logging_steps 10 ``` 以上命令假设已经具备适当规模 GPU 支持下的计算能力以处理此类多模态学习任务。