中文CLIP模型微调后权重加载问题解析与解决方案

问题背景

在使用OFA-Sys/Chinese-CLIP项目进行模型微调时，许多开发者会遇到一个常见问题：训练完成后保存的epoch_latest.pt模型权重文件无法正常加载用于推理。具体表现为加载模型权重时出现RuntimeError，提示state_dict不匹配的错误。

错误现象分析

当尝试加载微调后的模型权重时，系统会抛出类似以下的错误信息：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ModelName:
    Missing key(s) in state_dict: "key1", "key2"
    Unexpected key(s) in state_dict: "key3", "key4"

这种错误表明保存的模型权重结构与当前模型定义的结构不匹配，导致无法正确加载。

根本原因

经过深入分析，这个问题主要源于以下几个方面：

1. 权重顺序不一致：训练过程中保存的模型权重(state_dict)中的键(key)顺序与模型定义时的顺序不一致。

2. 模型结构变更：如果在微调过程中修改了模型结构(如增减层)，但保存和加载时没有正确处理这些变更。

3. 多GPU训练影响：使用多GPU训练时，模型会被自动包装在DataParallel或DistributedDataParallel中，这会改变state_dict的键名。

解决方案

方法一：权重键名修正

对于简单的权重顺序问题，可以通过重新排序state_dict中的键来解决：

# 加载保存的权重
model_state_dict = torch.load(model_path)

# 创建新的有序字典
from collections import OrderedDict
new_state_dict = OrderedDict()

# 修正键名并重新排序
for k, v in model_state_dict.items():
    name = k[7:] if k.startswith('module.') else k  # 去除多GPU训练添加的'module.'前缀
    new_state_dict[name] = v

# 加载修正后的权重
model.load_state_dict(new_state_dict)

方法二：严格模式关闭

如果确定模型结构没有实质性变化，只是键顺序不同，可以尝试关闭严格模式：

model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=False)

方法三：模型一致性检查

在保存和加载模型时，建议进行一致性检查：

# 保存时记录模型结构信息
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'model_config': model.config,
}, model_path)

# 加载时验证
checkpoint = torch.load(model_path)
assert model.config == checkpoint['model_config'], "模型结构不匹配"
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

最佳实践建议

1. 单GPU保存：如果使用多GPU训练，建议在保存模型前先转换为单GPU模式：

   model = model.module  # 去除DataParallel包装
   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
   

2. 版本控制：记录训练时使用的库版本(PyTorch, transformers等)，确保推理环境一致。

3. 权重验证：在训练完成后立即验证模型权重是否可以正确加载。

4. 完整保存：除了模型权重，建议同时保存优化器状态、训练参数等完整信息。

总结

中文CLIP模型微调后的权重加载问题通常不是模型本身的问题，而是由于保存和加载过程中的一些技术细节处理不当导致的。通过理解state_dict的工作原理，并采用上述解决方案，可以有效地解决这一问题。对于深度学习项目，保持训练和推理环境的一致性，以及规范的模型保存/加载流程，是避免此类问题的关键。