Qwen3_Omni 使用指南

目录

• 版本说明
  • 参考实现
  • 变更记录
• 环境安装
  • 环境准备
  • 环境搭建
• 权重下载及转换
  • 权重下载
  • 权重转换
• 数据集准备及处理
  • 数据集下载
  • 混合数据集处理
• 微调
  • 准备工作
  • 配置参数
  • 启动微调
• 环境变量声明
• 注意事项

版本说明

参考实现

url=https://github.com/huggingface/transformers.git
commit_id=7a833d1

变更记录

2025.11.13: 首次支持Qwen3-Omni模型

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环境安装

1. 环境准备

【模型开发时推荐使用配套的环境版本】

请参考安装指南，完成昇腾软件安装。

Python版本推荐3.10，torch和torch_npu版本推荐2.7.1版本

推荐使用以下版本

• CANN
• torch_npu

2. 环境搭建

git clone --branch 2.3.0 https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed-MM.git
git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git
cd Megatron-LM
git checkout core_v0.12.1
cp -r megatron ../MindSpeed-MM/
cd ..
cd MindSpeed-MM
mkdir logs data ckpt

# 安装加速库
git clone https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed.git
cd MindSpeed
# checkout commit from MindSpeed core_r0.12.1
git checkout 93c45456c7044bacddebc5072316c01006c938f9

# 安装mindspeed及依赖
pip install -e .
cd ..
# 安装mindspeed mm及依赖
pip install -e .

# 安装新版transformers（支持qwen3omni模型）
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
git checkout 7a833d1
pip install -e .
pip install accelerate==1.11.0 librosa==0.11.0 datasets==4.0.0

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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: Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct；

将下载的模型权重保存到本地的ckpt/hf_path/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct目录下。

特别说明

权重下载后，需修改权重路径下的ckpt/hf_path/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct/config.json代码文件，将enable_audio_output的true修改为false

2. 权重转换

当前用多卡微调时，会遇到梯度通信问题，MindSpeed-MM修改了transformers中MOE实现方式，需对原始预训练权重进行转换：

mm-convert ExpertMergeDcpConverter hf_to_dcp \
  --hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct" \
  --save_dir "ckpt/convert_path/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct"

并在examples/qwen3omni/finetune_qwen3omni.sh的GPT_ARGS中加入--init-model-with-meta-device参数。

训练完成之后，支持将保存在SAVE_PATH目录下的权重转换成huggingface格式：

mm-convert ExpertMergeDcpConverter dcp_to_hf \
  --hf_dir "ckpt/hf_path/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct" \
  --dcp_dir "save_dir/iter_000xx" \
  --save_dir "ckpt/dcp_to_hf/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct"

其中，--hf_dir表示原始huggingface权重的路径，--dcp_dir表示微调后的权重保存路径，路径中的iter_000xx表示保存的第xx步权重，--save_dir表示转换后的huggingface格式权重保存路径。

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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/qwen2vl/llava_instruct_2_mllm_demo_format.py，转换后参考数据目录结构如下：

$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.混合数据集处理(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。

示例：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Qwen3Omni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,即原始hf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/Qwen3-Omni-30B-A3B-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",
        ...
    }
}

【模型保存加载及日志信息配置】

根据实际情况配置examples/qwen3omni/finetune_qwen3omni.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）

...
# 权重加载路径：转换后的权重
LOAD_PATH="./ckpt/convert_path/Qwen3-Omni-30B-A3B-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
    --save $SAVE_PATH \ # 保存路径
"

根据实际情况配置examples/qwen3omni/model.json中的init_from_hf_path参数，该参数表示初始权重的加载路径。 根据实际情况配置examples/qwen3omni/model.json中的image_encoder.vision_encoder.freeze、image_encoder.vision_projector.freeze、audio_encoder.audio_encoder.freeze、text_decoder.freeze参数，该参数分别代表是否冻结vision model模块、multi model projector模块、audio model模块、及language model模块。 注：当前examples/qwen3omni/model.json中的各网络层数均为未过校验的无效配置，如需减层请修改原始hf路径下相关配置文件config.json。

【单机运行配置】

配置examples/qwen3omni/finetune_qwen3omni.sh参数如下

# 根据实际情况修改 ascend-toolkit 和 nnal 路径
source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/nnal/asdsip/set_env.sh
# 单机16卡可以跑满层
NPUS_PER_NODE=16
# 如果想要指定单卡0，则增加export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
# 并修改NPUS_PER_NODE=1
MASTER_ADDR=localhost
MASTER_PORT=6000
NNODES=1
NODE_RANK=0
WORLD_SIZE=$(($NPUS_PER_NODE * $NNODES))
# 可以修改步数为5000步
--train-iters 5000

【多机运行配置】

配置examples/qwen3omni/finetune_qwen3omni.sh参数如下（性能场景默认双机运行配置）

# 根据实际情况修改 ascend-toolkit 和 nnal 路径
source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/nnal/asdsip/set_env.sh
# 根据分布式集群实际情况配置分布式参数
export GLOO_SOCKET_IFNAME="Your SOCKET IFNAME" # 通过ifconfig获取
# 如果节点的卡数大于8，需要指定设备，如果指定前8卡，则可以按如下设置
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
NPUS_PER_NODE=8 # 每个节点的卡数，根据实际情况填写，性能场景每个节点8卡
MASTER_ADDR=<master_ip_address> # 都要修改为主节点的IP地址（不能为localhost)
MASTER_PORT=6000 # 各个节点保持一致
NNODES=2 # 集群里的节点数，根据实际情况填写
NODE_RANK=0 # 当前节点的RANK，多个节点不能重复，主节点为0，其他节点可以是1,2..
WORLD_SIZE=$(($NPUS_PER_NODE*$NNODES))
# 可以修改步数为200步
--train-iters 200

3. 启动微调

以Qwen3-Omni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

cd MindSpeed-MM/
bash examples/qwen3omni/finetune_qwen3omni.sh

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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）

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注意事项

‼️当前用多卡微调时，会遇到梯度通信问题，需要在transformers中对MOE实现方式改写，需要转换权重的改写方式可以有更好的性能，其他改写方式（比如，让所有专家参与前向运算）的性能较差