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minicpm-v最佳实践.md

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MiniCPM-V 最佳实践

以下内容以minicpm-v-3b-chat为例, 如果你想要使用更新版本的 MiniCPM-V 多模态模型(v2), 你可以将--model_type minicpm-v-3b-chat切换成--model_type minicpm-v-v2-chat.

目录

环境准备

# 请使用"ms-swift>=2.2"或者main分支.
pip install 'ms-swift[llm]' -U

模型链接:

推理

推理minicpm-v-3b-chat:

# Experimental environment: A10, 3090, V100, ...
# 10GB GPU memory
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type minicpm-v-3b-chat

输出: (支持传入本地路径或URL)

"""
<<< 描述这张图片
Input a media path or URL <<< http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/cat.png
该图像的特点是一只黑白相间的猫，它的眼睛睁得大大的，似乎在凝视着相机。这只猫看起来很小，可能是一只幼猫。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 图中有几只羊？
Input a media path or URL <<< http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/animal.png
图中有四只羊。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 计算结果是多少
Input a media path or URL <<< http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/math.png
计算结果为1452 + 4530 = 5982。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 根据图片中的内容写首诗
Input a media path or URL <<< http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/poem.png
在宁静的夜晚，一艘船在平静的湖面上航行。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 对图片进行OCR
Input a media path or URL <<< https://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/ocr.png
Swift 250+ LMM35+ MLLM
"""

示例图片如下:

cat:

animal:

math:

poem:

ocr:

单样本推理

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

from swift.llm import (
    get_model_tokenizer, get_template, inference, ModelType,
    get_default_template_type, inference_stream
)
from swift.utils import seed_everything
import torch

model_type = ModelType.minicpm_v_3b_chat
template_type = get_default_template_type(model_type)
print(f'template_type: {template_type}')

model, tokenizer = get_model_tokenizer(model_type, torch.bfloat16,
                                       model_kwargs={'device_map': 'auto'})
model.generation_config.max_new_tokens = 256
template = get_template(template_type, tokenizer)
seed_everything(42)

images = ['http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/road.png']
query = '距离各城市多远？'
response, history = inference(model, template, query, images=images)
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

# 流式
query = '距离最远的城市是哪？'
gen = inference_stream(model, template, query, history, images=images)
print_idx = 0
print(f'query: {query}\nresponse: ', end='')
for response, history in gen:
    delta = response[print_idx:]
    print(delta, end='', flush=True)
    print_idx = len(response)
print()
print(f'history: {history}')
"""
query: 距离各城市多远？
response:  广州到深圳的距离是230公里，而深圳到广州的距离是14公里。
query: 距离最远的城市是哪？
response: 距离最远的城市是深圳，它位于广州和深圳之间，距离广州230公里，距离深圳14公里。
history: [['距离各城市多远？', ' 广州到深圳的距离是230公里，而深圳到广州的距离是14公里。'], ['距离最远的城市是哪？', '距离最远的城市是深圳，它位于广州和深圳之间，距离广州230公里，距离深圳14公里。']]
"""

示例图片如下:

road:

微调

多模态大模型微调通常使用自定义数据集进行微调. 这里展示可直接运行的demo:

(默认只对LLM部分的qkv进行lora微调. 如果你想对所有linear含vision模型部分都进行微调, 可以指定--lora_target_modules ALL. 支持全参数微调.)

# Experimental environment: A10, 3090, V100, ...
# 10GB GPU memory
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \
    --model_type minicpm-v-3b-chat \
    --dataset coco-en-2-mini \

自定义数据集支持json, jsonl样式, 以下是自定义数据集的例子:

(支持多轮对话, 但总的轮次对话只能包含一张图片, 支持传入本地路径或URL)

{"query": "55555", "response": "66666", "images": ["image_path"]}
{"query": "eeeee", "response": "fffff", "history": [], "images": ["image_path"]}
{"query": "EEEEE", "response": "FFFFF", "history": [["AAAAA", "BBBBB"], ["CCCCC", "DDDDD"]], "images": ["image_path"]}

微调后推理

直接推理:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/minicpm-v-3b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true \

merge-lora并推理:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir output/minicpm-v-3b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --merge_lora true

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/minicpm-v-3b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged \
    --load_dataset_config true