4. lora微调 修改MiniCPM-V/finetue/finetune_lora.sh #!/bin/bashGPUS_PER_NODE=8# 改成你的机器每个节点共有多少张显卡,如果是单机八卡就是8NNODES=1# 改成你的机器有多少个节点,如果就是一台服务器就是1NODE_RANK=0# 使用第几个服务器训练MASTER_ADDR=localhostMASTER_PORT=6001MODEL="/root/ld/ld...
欢迎来到OpenBMB开放麦,在这系列活动中,我们希望邀请OpenBMB社区开发者朋友们,来分享你的项目。只要你有想法、有热情,就能拿起话筒来分享你的经验与见解。第一期,我们很荣幸邀请到小钢炮开源大使『社恐患者杨老师』和他的朋友Victor,为大家分享【MiniCPM-V 2.6微调技
这一解决方案在很大程度上减轻了对低资源语言多模态数据的严重依赖。在实践中,我们只对英文和中文的多模态数据进行预训练,然后执行轻量级但高质量的多语言监督式微调,以与目标语言对齐。尽管这种方法很简单,我们发现MiniCPMLlama3-V 2.5在30多种语言上的表现可以与明显更大的MLLMs相媲美。 4.2 监督式微调 在从预训...
我们使用swift对MiniCPM-V 2.6进行微调。swift是魔搭社区官方提供的大模型与多模态大模型微调推理框架。 swift开源地址:github.com/modelscope/s 通常,多模态大模型微调会使用自定义数据集进行微调。在这里,我们将展示可直接运行的demo。 在开始微调之前,请确保您的环境已准备妥当。 git clone https://github.com/...
在微调模型时,需要先将视频进行抽帧处理成多图,再进行训练。推理时保持和之前相似的抽帧逻辑 我看这个链接中有提到直接使用视频进行微调:modelscope/ms-swift#1613 我尝试之后也确实是成功的,只是目前不知道如何设置采样的帧数。所以您的意思是最好还是手动将视频采样为多图进行多图SFT吗? Collaborator LDLINGLINGLING ...
易于使用:MiniCPM-V 2.6 可以通过多种方式轻松使用: llama.cpp 和 ollama 支持在本地设备上进行高效的 CPU 推理, int4 和 GGUF 格式的量化模型,有 16 种尺寸,vLLM 支持高吞吐量和内存高效的推理,针对新领域和任务进行微调,使用 Gradio 快速设置本地 WebUI 演示,在线demo即可体验。
MiniCPM-Llama3-V 2.5 支持 30+ 种语言，包括德语、法语、西班牙语、意大利语、俄语等主流语言，基本覆盖一带一路国家。基于自研的跨语言泛化技术，模型仅通过少量翻译的多模态数据的指令微调，就能对多语言多模态对话性能高效泛化，让全球用户都能享受到端侧多模态技术的便利。性能优势 MiniCPM-Llama3-V 2.5 ...
显存占用远低于LoRA,速度是LoRA的1.5倍,效果媲美全量微调 1.1万 1 13:32 App 不知道GraphRAG怎么存储文档?知识图谱可视化,带你最直观的感受GraphRAG 1147 5 17:11 App 1B多模态小模型只用于图片中表格的结构化提取,支持latex,markdown,html三种格式,效果似乎有点难说 7844 30 22:23 App 将图片或PDF中复杂的...
使用下面的指令训练,$BASE_PATH/playground/lora_results/MiniCPM-V-2_6-cupai/checkpoint-80000-merged是通过infer中merge合并后的模型。 nproc_per_node=8 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \ torchrun \ --nproc_per_node=$nproc_per_node \ --master_port 26565 \ examples/pytorch/llm/llm...
MiniCPM-V 2.6 可以通过多种方式轻松使用:(1) llama.cpp和ollama支持在本地设备上进行高效的 CPU 推理,(2) int4和GGUF格式的量化模型,有 16 种尺寸,(3) vLLM支持高吞吐量和内存高效的推理,(4) 针对新领域和任务进行微调,(5) 使用Gradio快速设置本地 WebUI 演示,(6) 在线demo即可体验。