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Zero-Qwen-VL

<p align="center"> <img src="Zero-Qwen-VL.png" alt="Zero-Qwen-VL" style="width:30%;"> </p> 从0开始训练一个对中文支持更友好的图文大模型，跑通图文多模态的训练流程。本项目用的是qwen-vl的图片编码器和Qwen2-0.5B-Instruct的语言模型，计算资源足够的话可以自己换成更大的模型，会有更好的效果。

本来是想训练一个对中文支持更好的llava结构的模型，使用支持中文的语言模型、使用支持中文的图片编码器、使用中文的数据。千问系列我认为是目前开源做的很好的系列模型，并且支持中文，所以就想吧qwen-vl的图片编码器拿出来，结合qwen的语言模型，从零构建一个支持中文的图文模型。结果做完了才想到qwen-vl的图片编码器+qwen2，不就和qwen-vl差不多嘛，有点脱裤子放屁了。不过这里还是放出来了，流程大概是这样，后面又意愿的话也可以根据这个项目将其它模型的图片编码器和llm进行组合。

一、训练环境

conda create -n llava_pro python=3.12
conda activate llava_pro
pip install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torchvision Pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install datasetsclea
pip install deepspeed -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorboard

二、训练数据和模型权重

训练分成3个阶段，只是数据和冻结的部分不同。stage1和stage2的数据用的是Chinese-LLaVA-Vision-Instructions中的LLaVA-CC3M-Pretrain-595K和LLaVA-Instruct-150K。stage3是对TextOCR-GPT4o和ShareGPT-4o翻译后的数据，数据放在这里了：Chinese_Llava_Data。

三个阶段的模型权重在这里：Zero-Qwen-VL。

要求训练数据的格式为

chat.json格式为：

[
    {
        "id": "GCC_train_000005572",
        "image": "GCC_train_000005572.jpg",
        "conversations": [
            {
                "from": "human",
                "value": "xxx\n<image>"
            },
            {
                "from": "gpt",
                "value": "yyy"
            }
        ]
    }
    ...
]

三、图像和文本权重处理

需要下载Qwen-VL-Chat和Qwen2-0.5B-Instruct的模型权重，运行extract_weight.py将模型权重抽取到对应vision文件夹下面，并且整合Qwen-VL-Chat的视觉权重和Qwen2-0.5B-Instruct的权重到./llava_pro下面，后面直接从./llava_pro下面直接加载模型即可。

想要更好的效果可以换成更大的语言模型。

四、训练过程

计算资源：2 * A40

训练阶段训练脚本训练数据训练参数训练时间学习率
stage1./stage1.shLLaVA-CC3M-Pretrain-595K-Chineseprojection5h1e-3
stage2./stage2.shLLaVA-Instruct-150K-Chineseprojection + llm5.5h2e-5
stage3./stage3.shTextOCR-GPT4o-Chinese + ShareGPT-4o-Chineseprojection + llm2h2e-5
<p align="center"> <img src="stage1_loss.png" alt="loss" style="width:30%;"> </p> <p align="center"> <img src="stage2_loss.png" alt="loss" style="width:30%;"> </p> <p align="center"> <img src="stage3_loss.png" alt="loss" style="width:30%;"> </p>

五、效果测试

<p align="center"> <img src="test.jpeg" alt="test" style="width:30%;"> </p>
训练阶段问题答案
stage1这个图片描述的是什么内容？一个年轻的女人和她的狗在海滩上玩
stage2这个图片描述的是什么内容？这个图片描绘了一个女人和她的狗在海滩上玩耍，女人在狗的爪子上
stage3这个图片描述的是什么内容？图片描绘了一幅宁静的海滩场景，一位女士和一只狗坐在沙滩上。女士位于

可能是因为stage3的训练数据只是简单的翻译，并没有清洗，数据质量不高的缘故，stage3后的模型效果感觉不如stage2。

测试的时候，直接将生成的模型权重替换掉原模型权重即可，或者将模型的.py文件和配置文件也放在模型权重的文件夹里面。模型权重更新后，运行test.py可以测试效果。

参考链接

Qwen-VL
zero_nlp