XTuner项目中LLaVA-InternLM2-7B模型的继续微调方法解析

背景介绍

在XTuner项目中，LLaVA-InternLM2-7B是一个重要的多模态大语言模型，它结合了视觉编码器和语言模型的能力。许多开发者希望基于已经微调过的版本进行进一步的指令微调，但官方目前并未直接提供完整的.pth模型文件。

模型加载现状

当前，XTuner项目发布的LLaVA-InternLM2-7B模型包含三个主要组件：

1. LLM适配器（llm_adapter）
2. 视觉编码器适配器（visual_encoder_adapter）
3. 投影器（projector）

这种分散的组件形式虽然节省了存储空间，但对于希望继续微调的开发者来说，直接使用起来不太方便。

解决方案实现

为了能够继续微调模型，我们需要将这些分散的组件整合成一个完整的.pth模型文件。以下是实现这一目标的技术方案：

1. 配置准备：首先需要准备模型的配置文件，这个文件定义了模型的基本结构和参数。

2. 模型构建：使用XTuner提供的构建器(BUILDER)根据配置文件创建基础模型结构。

3. 组件加载：

   • 从Hugging Face仓库下载或加载本地已有的LLaVA模型
   • 分别加载LLM适配器和视觉编码器适配器到对应的模型组件
   • 加载独立的投影器组件

4. 模型整合：将所有组件整合到一个完整的模型结构中。

5. 保存模型：将整合后的模型状态字典保存为.pth格式文件，便于后续直接加载和继续微调。

关键技术点

1. PeftModel的应用：使用PeftModel来加载适配器组件，这是参数高效微调的关键技术。

2. 状态字典处理：将整个模型的状态字典统一保存，确保模型结构的完整性。

3. 配置覆盖：通过cfg-options参数可以灵活覆盖配置文件中的某些设置，增加了方案的灵活性。

实际应用建议

对于希望继续微调LLaVA-InternLM2-7B的开发者，建议：

1. 先使用提供的脚本生成完整的.pth模型文件
2. 将此文件作为pretrained_pth参数值用于后续微调
3. 在继续微调时，可以根据需要调整学习率等超参数
4. 对于大规模微调，可以考虑使用分布式训练策略

总结

通过这种方案，开发者可以有效地将分散的模型组件整合为完整的模型文件，为后续的指令微调和其他定制化训练提供了便利。这种方法不仅适用于LLaVA-InternLM2-7B模型，其思路也可以扩展到其他类似的分散式模型组件的整合工作中。