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Qwen2-VL

1. 模型介绍

Qwen2-VL 是大规模视觉语言模型。可以以图像、文本、检测框、视频作为输入，并以文本和检测框作为输出。本仓库提供paddle版本的Qwen2-VL-2B-Instruct和Qwen2-VL-7B-Instruct模型。

2 环境准备

  • python >= 3.10
  • paddlepaddle-gpu 要求版本develop
# 安装示例
python -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post118 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html
  • paddlenlp == 3.0.0b2

注：

  • 请确保安装了以上依赖，否则无法运行。同时，需要安装 paddlemix/external_ops 下的自定义OP, python setup.py install。如果安装后仍然找不到算子，需要额外设置PYTHONPATH
  • (默认开启flash_attn)使用flash_attn 要求A100/A800显卡或者H20显卡

3 推理预测

a. 单图预测

python paddlemix/examples/qwen2_vl/single_image_infer.py

b. 多图预测

python paddlemix/examples/qwen2_vl/multi_image_infer.py

c. 视频预测

python paddlemix/examples/qwen2_vl/video_infer.py

4 模型微调

4.1 微调数据准备

SFT数据集选择6个公开的数据集，包括dvqa、chartqa、ai2d、docvqa、geoqa+、synthdog_en，详见paddlemix/examples/qwen2_vl/configs/baseline_6data_330k.json

PaddleMIX团队整理后的下载链接为：

wget https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/playground.tar # 50G
wget https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/playground/opensource_json.tar

opensource_json.tar需下载解压在playground/目录下，opensource_json 里是数据标注的json格式文件。

4.2 微调命令

注意：此微调训练为全参数微调，冻结视觉编码器而放开LLM训练，2B模型微调训练的显存大小约为30G，7B模型微调训练的显存大小约为75G。

# 2B
sh paddlemix/examples/qwen2_vl/shell/basline_2b_bs32_1e8.sh

# 7B
sh paddlemix/examples/qwen2_vl/shell/basline_7b_bs32_1e8.sh

4.3 微调后使用

同按步骤3中的模型推理预测，只需将paddlemix/examples/qwen2_vl/single_image_infer.py中的MODEL_NAME参数修改为微调后的模型路径即可。

python paddlemix/examples/qwen2_vl/single_image_infer.py

参考文献

@article{Qwen2-VL,
  title={Qwen2-VL},
  author={Qwen team},
  year={2024}
}