火爆 Reddit!多模态 Llama-3 它来了 !![全网首发微调教程]
随着 XTuner 团队放出了基于 Llama3-8B 的 LLaVA 模型,我们也是第一时间与 XTuner 团队取得了联系,并获得了他们已经预训练好的 Image Projector。接下来,我们将带大家基于 Llama3-8B-Instruct 和 XTuner 团队预训练好的 Image Projector 微调自己的多模态图文理解模型 LLaVA。2.1 配置环境我们先来配置相关环境。使
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ca8uxo/llavallama38b_is_released/
- 写在前面
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随着 XTuner 团队放出了基于 Llama3-8B 的 LLaVA 模型,我们也是第一时间与 XTuner 团队取得了联系,并获得了他们已经预训练好的 Image Projector。接下来,我们将带大家基于 Llama3-8B-Instruct 和 XTuner 团队预训练好的 Image Projector 微调自己的多模态图文理解模型 LLaVA。
- 环境、模型、数据准备
2.1 配置环境
我们先来配置相关环境。使用如下指令便可以安装好一个 python=3.10 pytorch=2.1.2+cu121 的基础环境了。
`conda create -n llama3 python=3.10``conda activate llama3``conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia`
接下来我们安装 XTuner。
`cd ~git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTunercd XTunerpip install -e .`
2.2 模型准备
2.2.1 准备 Llama3 权重
在微调开始前,我们首先来准备 Llama3-8B-Instruct 模型权重。
- InternStudio 环境下
`cd ~``ln -s /root/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct .`
- 非 InternStudio 环境下
我们选择从 OpenXLab 上下载 Meta-Llama-3-8B-Instruct 的权重。
`cd ~``git lfs install``git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct`
2.2.2 准备 Visual Encoder 权重
我们接下来准备 Llava 所需要的 openai/clip-vit-large-patch14-336,权重,即 Visual Encoder 权重。
- InternStudio 环境下
`cd ~``ln -s /root/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 .`
- 非 InternStudio 环境下
可以访问 https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14-336 进行下载。
2.2.3 准备 Image Projector 权重
然后我们准备 Llava 将要用到的 Image Projector 部分权重。
- InternStudio 环境下
`cd ~``ln -s /root/new_models/xtuner/llama3-llava-iter_2181.pth .`
- 非 InternStudio 环境下
由于 HuggingFace 暂时因为某些原因无法访问,所以暂时不提供基于 HuggingFace 的下载教程。
相关权重可以访问:
https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b 以
及 https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1 (已经过微调,并非 Pretrain 阶段的 Image Projector)
2.3 数据准备
按照
https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/xtuner/llava/xtuner_llava.md
中的教程来准备微调数据。为了让大家可以快速上手,我们选择了使用过拟合的方式快速实现。
可以执行以下代码:
`cd ~``git clone https://github.com/InternLM/tutorial -b camp2``python ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeat.py \` `-i ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/unique_data.json \` `-o ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeated_data.json \` `-n 200`
- 微调过程
3.1 训练启动
我们已经为大家准备好了可以一键启动的配置文件,主要是修改好了模型路径、对话模板以及数据路径。我们使用如下指令以启动训练:
`cd ~``git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN``mkdir -p ~/project/llama3-ft``cd ~/project/llama3-ft``xtuner train ~/Llama3-XTuner-CN/configs/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py --work_dir ~/project/llama3-ft/llava --deepspeed deepspeed_zero2`
训练过程所需显存约为44447 MiB,在单卡A100上训练所需时间为30分钟。
在训练好之后,我们将原始 image projector 和 我们微调得到的 image projector 都转换为 HuggingFace 格式,为了下面的效果体验做准备。
`xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-XTuner-CN/configs/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py \` `~/llama3-llava-iter_2181.pth \` `~/project/llama3-ft/llava/pretrain_iter_2181_hf`` ``xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-XTuner-CN/configs/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py \` `~/project/llama3-ft/llava/iter_1200.pth \` `~/project/llama3-ft/llava/finetune_iter_1200_hf`
3.2 效果体验
在转换完成后,我们就可以在命令行简单体验一下微调后模型的效果了。
问题1:Describe this image.
问题2:What is the equipment in the image?
3.2.1 Pretrain 模型
`xtuner chat ~/Meta-Llama-3-8B-Instruct \` `--visual-encoder ~/clip-vit-large-patch14-336 \` `--llava ~/project/llama3-ft/llava/pretrain_iter_2181_hf \` `--prompt-template llama3_chat \` `--image ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg`
输出结果如下:
此时可以看到,Pretrain 模型只会为图片打标签,并不能回答问题。
3.2.2 Finetune 后模型
`xtuner chat ~/Meta-Llama-3-8B-Instruct \` `--visual-encoder ~/clip-vit-large-patch14-336 \` `--llava ~/project/llama3-ft/llava/finetune_iter_1200_hf \` `--prompt-template llama3_chat \` `--image ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg`
输出结果如下:
经过 Finetune 后,我们可以发现,模型已经可以根据图片回答我们的问题了。
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