lmms-finetune

lmms-finetune官网

统一的代码库，用于微调大型多模态模型

lmms-finetune简介

需求人群：

"目标受众为研究人员和开发者，特别是那些需要对大型多模态模型进行微调以适应特定任务或数据集的用户。lmms-finetune提供了一个简单、灵活且易于扩展的平台，使得用户可以专注于模型微调和实验，而无需过多关注底层实现细节。"

使用场景示例：

研究人员使用lmms-finetune对LLaVA-1.5进行微调，以提高在特定视频内容分析任务上的性能。

开发者利用该代码库将Phi-3-Vision模型微调到新的图像识别任务中。

教育机构采用lmms-finetune进行教学，帮助学生理解大型多模态模型的微调过程和应用。

产品特色：

提供统一结构的微调框架，简化集成和微调过程

支持全微调、lora、q-lora等多种微调策略

保持代码库的简洁性，便于理解和修改

支持多种类型的LMMs，包括单图像模型、多图像/交错图像模型和视频模型

提供详细的文档和示例，帮助用户快速上手

灵活的代码库，支持自定义和快速实验

使用教程：

克隆代码库到本地环境：`git clone https://github.com/zjysteven/lmms-finetune.git`

设置conda环境并激活：`conda create -n lmms-finetune python=3.10 -y` 后 `conda activate lmms-finetune`

安装依赖：`python -m pip install -r requirements.txt`

根据需要安装额外的库，如flash attention：`python -m pip install –no-cache-dir –no-build-isolation flash-attn`

查看支持的模型列表或运行 `python supported_models.py` 来获取支持的模型信息

根据示例或文档修改训练脚本 `example.sh`，设置目标模型、数据路径等参数

运行训练脚本：`bash example.sh` 开始微调过程

lmms-finetune官网入口网址

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