LLaVA项目预训练模型推理异常问题分析与解决方案

问题背景

在使用LLaVA项目进行多模态大模型预训练时，开发者可能会遇到Tokenizer不匹配的警告信息，以及在后续模型推理阶段出现的"probability tensor contains either inf, nan or element < 0"运行时错误。这类问题通常与模型预训练过程中的配置不当有关，会影响模型的正常推理能力。

问题现象分析

在预训练阶段，系统会频繁输出Tokenizer不匹配的警告信息，尽管训练损失持续下降且预训练过程能够完成。但当尝试使用预训练好的模型进行图像描述测试时，模型会抛出运行时错误，提示概率张量包含非法值(inf、nan或负数)。

根本原因

1. Tokenizer版本不匹配：预训练使用的Tokenizer与基础模型不兼容，导致嵌入层学习异常
2. 模型架构配置问题：预训练参数(如mm_projector_type、vision_tower等)与推理环境不匹配
3. 代码版本不一致：使用较旧版本的代码库进行训练，与新版本推理环境存在兼容性问题

解决方案

1. 使用最新代码库

建议开发者始终使用项目的最新稳定版本进行训练和推理。旧版本(如v1.1.3)可能存在已知问题，升级到最新版本可以避免许多兼容性问题。

2. 确保Tokenizer一致性

在预训练开始前，必须验证Tokenizer的兼容性：

• 检查基础模型(customMPTmodel)的Tokenizer配置
• 确保训练脚本使用的Tokenizer参数与基础模型一致
• 处理任何Tokenizer不匹配的警告，不要忽视这些警告信息

3. 完整的训练流程

正确的做法是：

1. 使用最新代码库重新开始预训练
2. 监控训练日志，确保没有Tokenizer相关警告
3. 完成预训练后，再进行指令微调
4. 最后进行推理测试

4. 参数配置建议

对于MPT模型的预训练，推荐以下关键参数配置：

--mm_projector_type mlp2x_gelu
--vision_tower openai/clip-vit-large-patch14
--tune_mm_mlp_adapter True
--mm_vision_select_layer -2

最佳实践

1. 始终从干净的环境开始训练
2. 在训练前验证所有组件的版本兼容性
3. 监控训练过程中的警告信息，及时解决问题
4. 建议在预训练完成后先进行简单的验证测试，再进入指令微调阶段
5. 保持训练和推理环境的一致性

通过以上措施，可以有效地避免预训练模型在推理阶段出现概率张量异常的问题，确保LLaVA项目的多模态模型能够正常工作和产生合理的输出。