XTuner微调LLaVA-Llama-3-8B模型时的状态文件缺失问题解析

在使用XTuner框架微调LLaVA-Llama-3-8B-v1_1模型时，开发者可能会遇到一个常见的错误提示："can't find *_optim_states.pt files in directory"。这个问题通常与模型预训练权重文件的配置有关，下面我们将深入分析问题原因并提供解决方案。

问题现象

当开发者按照常规流程配置XTuner进行微调时，系统会提示无法在指定目录中找到优化器状态文件（*_optim_states.pt）。这个错误通常出现在以下配置场景中：

llm_name_or_path = '/path/to/Meta-Llama-3-8B-Instruct'
visual_encoder_name_or_path = '/path/to/clip-vit-large-patch14-336'
pretrained_pth = '/path/to/llava-llama-3-8b-v1_1'

问题根源

该问题的核心在于预训练权重文件的格式不匹配。XTuner框架在微调过程中需要访问特定的优化器状态文件来完成模型参数的初始化。当使用标准模型检查点时，这些文件可能不存在或不完整。

解决方案

针对这个问题，XTuner项目提供了专门适配的预训练权重文件。开发者需要确保使用的是XTuner官方发布的适配版本，而非直接从原始模型仓库下载的权重。

正确的做法是使用XTuner专门为LLaVA-Llama-3-8B-v1_1模型准备的预训练权重文件。这个版本包含了XTuner微调所需的所有必要文件，包括优化器状态。

实施建议

1. 获取正确的预训练权重：确保下载的是XTuner官方适配的LLaVA-Llama-3-8B-v1_1权重文件

2. 配置文件调整：在XTuner配置文件中，将pretrained_pth参数指向正确的适配权重目录

3. 验证文件完整性：在开始微调前，检查目标目录是否包含以下关键文件：

   • 模型权重文件（通常为.bin或.safetensors格式）
   • 优化器状态文件（*_optim_states.pt）
   • 配置文件（config.json）

4. 环境检查：确保XTuner版本与模型权重版本兼容

技术背景

这个问题反映了深度学习框架中模型权重管理的复杂性。不同的训练框架（如XTuner、HuggingFace Transformers等）可能对模型保存格式有不同的要求。XTuner在微调过程中需要访问优化器状态来保持训练连续性，这是许多端到端训练框架的常见设计。

理解这一点有助于开发者在遇到类似问题时快速定位原因，不仅限于LLaVA-Llama-3模型，也适用于其他模型的微调场景。