Qwen2_VL 使用指南
目录
版本说明
参考实现
url=https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
commit_id=52f2565
变更记录
2024.10.21: 首次支持Qwen2-VL模型 2025.03.26: 同步开源仓数据template修改 2025.05.29：同步开源仓数据处理修改
环境安装
【模型开发时推荐使用配套的环境版本】
请参考安装指南
1. 仓库拉取
# 安装MindSpeed-Core-MS一键拉起部署
git clone https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed-Core-MS.git -b r0.5.0
# 使用MindSpeed-Core-MS内部脚本自动拉取相关代码仓并一键适配
cd MindSpeed-Core-MS
pip install -r requirements.txt
source auto_convert.sh mm
#MM 版本
cd MindSpeed-MM
git checkout 2.3.0
git checkout 4da05733e49e9f2b47ad48d7c488af0975033a34
cd ..
mkdir logs
mkdir data
mkdir ckpt
权重下载及转换
1. 权重下载
从Hugging Face库下载对应的模型权重:
-
模型地址: Qwen2-VL-2B；
-
模型地址: Qwen2-VL-7B；
-
模型地址: Qwen2-VL-72B；
将下载的模型权重保存到本地的ckpt/hf_path/Qwen2-VL-*B-Instruct目录下。(*表示对应的尺寸)
2. 权重转换(hf2mm)
MindSpeed MM修改了部分原始网络的结构名称，使用mm-convert工具对原始预训练权重进行转换。该工具实现了huggingface权重和MindSpeed MM权重的互相转换以及PP（Pipeline Parallel）权重的重切分。参考权重转换工具
# 2b
mm-convert Qwen2VLConverter hf_to_mm \
--cfg.mm_dir "ckpt/mm_path/Qwen2-VL-2B-Instruct" \
--cfg.hf_config.hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen2-VL-2B-Instruct" \
--cfg.parallel_config.llm_pp_layers [[28]] \
--cfg.parallel_config.vit_pp_layers [[32]] \
--cfg.parallel_config.tp_size 1
# 7b
mm-convert Qwen2VLConverter hf_to_mm \
--cfg.mm_dir "ckpt/mm_path/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.hf_config.hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.parallel_config.llm_pp_layers [[1,10,10,7]] \
--cfg.parallel_config.vit_pp_layers [[32,0,0,0]] \
--cfg.parallel_config.tp_size 1
# 7b vpp
mm-convert Qwen2VLConverter hf_to_mm \
--cfg.mm_dir "ckpt/mm_path/Qwen2-VL-7B-Instruct-vpp" \
--cfg.hf_config.hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.parallel_config.llm_pp_layers [[0,0,0,1],[4,4,4,4],[4,3,2,2]] \
--cfg.parallel_config.vit_pp_layers [[10,10,10,2],[0,0,0,0],[0,0,0,0]] \
--cfg.parallel_config.tp_size 1
# 72b
mm-convert Qwen2VLConverter hf_to_mm \
--cfg.mm_dir "ckpt/mm_path/Qwen2-VL-72B-Instruct" \
--cfg.hf_config.hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen2-VL-72B-Instruct" \
--cfg.parallel_config.llm_pp_layers [[5,11,11,11,11,11,11,9]] \
--cfg.parallel_config.vit_pp_layers [[32,0,0,0,0,0,0,0]] \
--cfg.parallel_config.tp_size 2
# 其中：
# mm_dir: 转换后保存目录
# hf_dir: huggingface权重目录
# llm_pp_layers: llm在每个卡上切分的层数，注意要和model.json中配置的pipeline_num_layers一致
# vit_pp_layers: vit在每个卡上切分的层数，注意要和model.json中配置的pipeline_num_layers一致
# tp_size: tp并行数量，注意要和微调启动脚本中的配置一致
如果需要用转换后模型训练的话，同步修改examples/mindspore/qwen2vl/finetune_qwen2vl_7b.sh中的LOAD_PATH参数，该路径为转换后或者切分后的权重，注意与原始权重 ckpt/hf_path/Qwen2-VL-7B-Instruct进行区分。
LOAD_PATH="ckpt/mm_path/Qwen2-VL-7B-Instruct"
3. 训练后权重转回huggingface格式
MindSpeed MM修改了部分原始网络的结构名称，在微调后，如果需要将权重转回huggingface格式，可使用mm-convert权重转换工具对微调后的权重进行转换，将权重名称修改为与原始网络一致。
mm-convert Qwen2VLConverter mm_to_hf \
--cfg.save_hf_dir "ckpt/mm_to_hf/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.mm_dir "ckpt/mm_path/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.hf_config.hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.parallel_config.llm_pp_layers [1,10,10,7] \
--cfg.parallel_config.vit_pp_layers [32,0,0,0] \
--cfg.parallel_config.tp_size 1
# 其中：
# save_hf_dir: mm微调后转换回hf模型格式的目录
# mm_dir: 微调后保存的权重目录
# hf_dir: huggingface权重目录
# llm_pp_layers: llm在每个卡上切分的层数，注意要和微调时model.json中配置的pipeline_num_layers一致
# vit_pp_layers: vit在每个卡上切分的层数，注意要和微调时model.json中配置的pipeline_num_layers一致
# tp_size: tp并行数量，注意要和微调启动脚本中的配置一致
4. 训练后重新切分权重
权重下载及转换部分会把权重进行pp切分和tp切分，在微调后，如果需要对权重重新进行切分，可使用mm-convert权重转换工具对微调后的权重进行切分。
mm-convert Qwen2VLConverter resplit \
--cfg.source_dir "ckpt/mm_path/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.target_dir "ckpt/mm_resplit_pp/Qwen2-VL-7B-Instruct" \
--cfg.source_parallel_config.llm_pp_layers [1,10,10,7] \
--cfg.source_parallel_config.vit_pp_layers [32,0,0,0] \
--cfg.source_parallel_config.tp_size 1 \
--cfg.target_parallel_config.llm_pp_layers [4,24] \
--cfg.target_parallel_config.vit_pp_layers [32,0] \
--cfg.target_parallel_config.tp_size 1
# 其中
# source_dir: 微调后保存的权重目录
# target_dir: 希望重新pp切分后保存的目录
# source_parallel_config.llm_pp_layers: 微调时llm的pp配置
# source_parallel_config.vit_pp_layers: 微调时vit的pp配置
# source_parallel_config.tp_size: 微调时tp并行配置
# target_parallel_config.llm_pp_layers: 期望的重切分llm模块切分层数
# target_parallel_config.vit_pp_layers: 期望的重切分vit模块切分层数
# target_parallel_config.tp_size: 期望的tp并行配置（tp_size不能超过原仓config.json中的num_key_value_heads）
数据集准备及处理
1. 数据集下载（以COCO2017数据集为例）
(1)用户需要自行下载COCO2017数据集COCO2017，并解压到项目目录下的./data/COCO2017文件夹中
(2)获取图片数据集的描述文件（LLaVA-Instruct-150K），下载至./data/路径下;
(3)运行数据转换脚本python examples/mindspore/qwen2vl/llava_instruct_2_mllm_demo_format.py;
$playground
├── data
├── COCO2017
├── train2017
├── llava_instruct_150k.json
├── mllm_format_llava_instruct_data.json
...
当前支持读取多个以,（注意不要加空格）分隔的数据集，配置方式为data.json中
dataset_param->basic_parameters->dataset
从"./data/mllm_format_llava_instruct_data.json"修改为"./data/mllm_format_llava_instruct_data.json,./data/mllm_format_llava_instruct_data2.json"
同时注意data.json中dataset_param->basic_parameters->max_samples的配置，会限制数据只读max_samples条，这样可以快速验证功能。如果正式训练时，可以把该参数去掉则读取全部的数据。
2.纯文本或有图无图混合训练数据(以LLaVA-Instruct-150K为例)
现在本框架已经支持纯文本/混合数据（有图像和无图像数据混合训练）。
在数据构造时，对于包含图片的数据，需要保留image这个键值。
{
"id": your_id,
"image": your_image_path,
"conversations": [
{"from": "human", "value": your_query},
{"from": "gpt", "value": your_response},
],
}
在数据构造时，对于纯文本数据，可以去除image这个键值。
{
"id": your_id,
"conversations": [
{"from": "human", "value": your_query},
{"from": "gpt", "value": your_response},
],
}
微调
1. 准备工作
配置脚本前需要完成前置准备工作，包括：环境安装、权重下载及转换、数据集准备及处理，详情可查看对应章节。
2. 配置参数
【数据目录配置】
根据实际情况修改data.json中的数据集路径，包括model_name_or_path、dataset_dir、dataset等字段。
实例：如果数据及其对应的json都在/home/user/data/目录下，其中json目录为/home/user/data/video_data_path.json，此时配置如下：
dataset_dir配置为/home/user/data/;
dataset配置为./data/video_data_path.json
注意此时dataset需要配置为相对路径
以Qwen2VL-7B为例，data.json进行以下修改，注意model_name_or_path的权重路径为转换前的权重路径。
注意cache_dir在多机上不要配置同一个挂载目录避免写入同一个文件导致冲突。
{
"dataset_param": {
"dataset_type": "huggingface",
"preprocess_parameters": {
"model_name_or_path": "./ckpt/hf_path/Qwen2-VL-7B-Instruct",
...
},
"basic_parameters": {
...
"dataset_dir": "./data",
"dataset": "./data/mllm_format_llava_instruct_data.json",
"cache_dir": "./data/cache_dir",
...
},
...
},
...
}
如果需要加载大批量数据，可使用流式加载，修改data.json中的sampler_type字段，增加streaming字段。（注意：使用流式加载后当前仅支持num_workers=0，单进程处理数据，会有性能波动，并且不支持断点续训功能。）
{
"dataset_param": {
...
"basic_parameters": {
...
"streaming": true
...
},
...
},
"dataloader_param": {
...
"sampler_type": "stateful_distributed_sampler",
...
}
}
如果需要计算validation loss，需要在shell脚本中修改eval-interval参数和eval-iters参数；需要在data.json中的basic_parameters内增加字段：
对于非流式数据有两种方式：①根据实际情况增加val_dataset验证集路径，②增加val_rate字段对训练集进行切分；
对于流式数据，仅支持增加val_dataset字段进行计算。
{
"dataset_param": {
...
"basic_parameters": {
...
"val_dataset": "./data/val_dataset.json",
"val_max_samples": null,
"val_rate": 0.1,
...
},
...
},
...
}
}
【模型保存加载及日志信息配置】
根据实际情况配置examples/mindspore/qwen2vl/finetune_qwen2vl_7b.sh的参数，包括加载、保存路径以及保存间隔--save-interval（注意：分布式优化器保存文件较大耗时较长，请谨慎设置保存间隔）
...
# 加载路径
LOAD_PATH="ckpt/mm_path/Qwen2-VL-7B-Instruct"
# 保存路径
SAVE_PATH="save_dir"
...
GPT_ARGS="
...
--no-load-optim \ # 不加载优化器状态，若需加载请移除
--no-load-rng \ # 不加载随机数状态，若需加载请移除
--no-save-optim \ # 不保存优化器状态，若需保存请移除
--no-save-rng \ # 不保存随机数状态，若需保存请移除
...
"
...
OUTPUT_ARGS="
--log-interval 1 \ # 日志间隔
--save-interval 5000 \ # 保存间隔
...
--log-tps \ # 增加此参数可使能在训练中打印每步语言模块的平均序列长度，并在训练结束后计算每秒吞吐tokens量。
"
若需要加载指定迭代次数的权重、优化器等状态，需将加载路径LOAD_PATH设置为保存文件夹路径LOAD_PATH="save_dir"，并修改latest_checkpointed_iteration.txt文件内容为指定迭代次数
(此功能coming soon)
$save_dir
├── latest_checkpointed_iteration.txt
├── ...
【单机运行配置】
配置examples/mindspore/qwen2vl/finetune_qwen2vl_7b.sh参数如下
# 根据实际情况修改 ascend-toolkit 路径
source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
NPUS_PER_NODE=8
MASTER_ADDR=localhost
MASTER_PORT=29501
NNODES=1
NODE_RANK=0
WORLD_SIZE=$(($NPUS_PER_NODE * $NNODES))
注意，当开启PP时，model.json中配置的vision_encoder和text_decoder的pipeline_num_layer参数控制了各自的PP切分策略。对于流水线并行，要先处理vision_encoder再处理text_decoder。
比如7b默认的值[32,0,0,0]、[1,10,10,7]，其含义为PP域内第一张卡先放32层vision_encoder再放1层text_decoder、第二张卡放text_decoder接着的10层、第三张卡放text_decoder接着的10层、第四张卡放text_decoder接着的7层，vision_encoder没有放完时不能先放text_decoder（比如[30,2,0,0]、[1,10,10,7]的配置是错的）
同时注意，如果某张卡上的参数全部冻结时会导致没有梯度（比如vision_encoder冻结时PP配置[30,2,0,0]、[0,11,10,7]），需要在finetune_qwen2vl_7b.sh中GPT_ARGS参数中增加--enable-dummy-optimizer，参考dummy_optimizer特性文档。
3. 启动微调
以Qwen2VL-7B为例，启动微调训练任务。
loss计算方式差异会对训练效果造成不同的影响，在启动训练任务之前，请查看关于loss计算的文档，选择合适的loss计算方式vlm_model_loss_calculate_type.md
bash examples/mindspore/qwen2vl/finetune_qwen2vl_7b.sh
Qwen2VL支持DPO算法
当前仅支持72B Lora场景。
环境安装、权重下载、权重转换同微调章节。
1.数据集准备以及处理（以RLHF-V为例）
-
下载数据集：RLHF-V
-
处理数据集：在examples/mindspore/qwen2vl/rlhfv_2_sharegpt_demo_format.py文件中，修改下方所述的三个路径、然后运行脚本。
# 将其设置为图片保存的路径 IMAGE_FOLDER = Path("./data/rlhf_v_images/res") # 将其设置为处理好的json路径 OUTPUT_JSON_PATH = "./data/rlhf-v.json" # 将其设置为从huggingface下载的数据集路径 DATASET_NAME = "./data/datasets/rlhf-v"
2.配置参数
-
data_72b_dpo.json
参数含义同微调章节。
根据实际情况修改
data.json中的数据集路径，包括model_name_or_path、dataset_dir、dataset等字段。例如：将下载好的权重放在
./ckpt/hf_path/Qwen2-VL-72B-Instruct, 处理好的数据集放在./data/rlhf-v.json。则data_72b_dpo.json里的参数设置如下：
...... "dataset_param": { "dataset_type": "huggingface", "preprocess_parameters": { "model_name_or_path": "./ckpt/hf_path/Qwen2-VL-72B-Instruct", ...... }, "basic_parameters": { "template": "qwen2vl", "dataset_dir": "./data", "dataset": "./data/rlhf-v.json", ...... }, ...... ...... -
model_72b.json
参数含义同微调章节。
以单机8卡为例，需要将model_72b.json里面的
vision_encoder和text_decoder的pipeline_num_layers参数调整为：{ ... "image_encoder": { "vision_encoder": { "model_id": "qwen2vit", "num_layers": 32, ... "pipeline_num_layers": [32, 0, 0, 0], ... }, ... }, "text_decoder": { "model_id": "qwen2lm", "kv_channels": 128, "num_layers": 80, "pipeline_num_layers": [17, 21, 22, 20], ... } ... -
finetune_qwen2vl_72b_dpo.sh
参数含义、配置项同微调章节。
下面介绍DPO的参数含义：
参数 含义 dpo-beta 正则化参数，平衡奖励得分与KL散度，默认0.1 dpo-loss-type 指定loss计算方法，目前支持：sigmoid（dpo原始方案），其他方法例如hinge、ipo因为未验证，所以不支持 dpo-label-smoothing 考虑样本噪声，计算loss时的平滑参数，取值范围0到0.5，默认0.0 pref-ftx dpo loss中加入sft loss时用的乘数，默认0.0 ref-model 参考模型的权重路径。当前不支持断点续训。
3.启动DPO任务
bash examples/mindspore/qwen2vl/finetune_qwen2vl_72b_dpo.sh
特性使用介绍
lora微调
LoRA为框架通用能力，当前功能已支持，可参考LoRA特性文档。
非均匀CP切分
非均匀CP的介绍和使能方式，可参考unaligned_ulysses_cp。
非均匀SP切分
非均匀SP的介绍和使能方式，可参考unaligned_sequence_parallel。
环境变量声明
| 环境变量 | 描述 | 取值说明 |
|---|---|---|
ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT |
是否开启日志打印 | 0: 关闭日志打屏1: 开启日志打屏 |
ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL |
设置应用类日志的日志级别及各模块日志级别，仅支持调试日志 | 0: 对应DEBUG级别1: 对应INFO级别2: 对应WARNING级别3: 对应ERROR级别4: 对应NULL级别，不输出日志 |
TASK_QUEUE_ENABLE |
用于控制开启task_queue算子下发队列优化的等级 | 0: 关闭1: 开启Level 1优化2: 开启Level 2优化 |
COMBINED_ENABLE |
设置combined标志。设置为0表示关闭此功能；设置为1表示开启，用于优化非连续两个算子组合类场景 | 0: 关闭1: 开启 |
CPU_AFFINITY_CONF |
控制CPU端算子任务的处理器亲和性，即设定任务绑核 | 设置0或未设置: 表示不启用绑核功能1: 表示开启粗粒度绑核2: 表示开启细粒度绑核 |
HCCL_CONNECT_TIMEOUT |
用于限制不同设备之间socket建链过程的超时等待时间 | 需要配置为整数，取值范围[120,7200]，默认值为120，单位s |
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF |
控制缓存分配器行为 | expandable_segments:<value>: 使能内存池扩展段功能，即虚拟内存特征 |
HCCL_EXEC_TIMEOUT |
控制设备间执行时同步等待的时间，在该配置时间内各设备进程等待其他设备执行通信同步 | 需要配置为整数，取值范围[68,17340]，默认值为1800，单位s |
ACLNN_CACHE_LIMIT |
配置单算子执行API在Host侧缓存的算子信息条目个数 | 需要配置为整数，取值范围[1, 10,000,000]，默认值为10000 |
TOKENIZERS_PARALLELISM |
用于控制Hugging Face的transformers库中的分词器（tokenizer）在多线程环境下的行为 | False: 禁用并行分词True: 开启并行分词 |
MULTI_STREAM_MEMORY_REUSE |
配置多流内存复用是否开启 | 0: 关闭多流内存复用1: 开启多流内存复用 |
NPU_ASD_ENABLE |
控制是否开启Ascend Extension for PyTorch的特征值检测功能 | 设置0或未设置: 关闭特征值检测1: 表示开启特征值检测，只打印异常日志，不告警2:开启特征值检测，并告警3:开启特征值检测，并告警，同时会在device侧info级别日志中记录过程数据 |
ASCEND_LAUNCH_BLOCKING |
控制算子执行时是否启动同步模式 | 0: 采用异步方式执行1: 强制算子采用同步模式运行 |
NPUS_PER_NODE |
配置一个计算节点上使用的NPU数量 | 整数值（如 1, 8 等） |
注意事项
- 在
finetune_xx.sh里，与模型结构相关的参数并不生效，以examples/mindspore/qwen2vl/model_xb.json里同名参数配置为准，非模型结构的训练相关参数在finetune_xx.sh修改。