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glm4v最佳实践.md

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GLM4V 最佳实践

目录

环境准备

# 请使用"ms-swift>=2.2"或者main分支
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e '.[llm]'

模型链接:

推理

推理glm4v-9b-chat:

# Experimental environment: A100
# 30GB GPU memory
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type glm4v-9b-chat

输出: (支持传入本地路径或URL)

"""
<<< 你好
Input a media path or URL <<<
你好👋！很高兴见到你，欢迎问我任何问题。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 描述这张图片
Input a media path or URL <<< http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/cat.png
这是一张特写照片，展示了一只毛茸茸的小猫。小猫的眼睛大而圆，呈深蓝色，眼珠呈金黄色，非常明亮。它的鼻子短而小巧，是粉色的。小猫的嘴巴紧闭，胡须细长。它的耳朵竖立着，耳朵内侧是白色的，外侧是棕色的。小猫的毛发看起来柔软而浓密，主要是白色和棕色相间的条纹图案。背景模糊不清，但似乎是一个室内环境。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 图中有几只羊
Input a media path or URL <<< http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/animal.png
图中共有四只羊。其中最左边的羊身体较小，后边三只羊体型逐渐变大，且最右边的两只羊体型大小一致。
--------------------------------------------------
<<< 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
1452+45304=46756
--------------------------------------------------
<<< 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
湖光山色映小船，

星辉点点伴旅程。

人在画中寻诗意，

心随景迁忘忧愁。
--------------------------------------------------
<<< clear
<<< 对图片进行OCR
Input a media path or URL <<< https://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/ocr.png
图片中的OCR结果如下：

简介

SWIFT支持250+LLM和35+MLLM（多模态大模型）的训练、推理、评测和部署。开发者可以直接将我们的框架应用到自己的Research和生产环境中，实现模型训练评测到应用的完整链路。我们除支持了PEFT提供的轻量训练方案外，也提供了一个完整的Adapters库以支持最新的训练技术，如NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等，这个适配器库可以脱离训练脚本直接使用在自己的自定流程中。

为方便不熟悉深度学习的用户使用，我们提供了一个Gradio的web-ui用于控制训练和推理，并提供了配套的深度学习课程和最佳实践供新入门。

此外，我们也在拓展其他模态的能力，目前我们支持了AnimateDiff的全参数训练和LoRA训练。

SWIFT具有丰富的文档体系，如有使用问题请请查看这里。

可以在Huggingface space和ModelScope创空间中体验SWIFT web-ui功能了。
"""

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.glm4v_9b_chat
template_type = get_default_template_type(model_type)
print(f'template_type: {template_type}')

model, tokenizer = get_model_tokenizer(model_type, torch.float16,
                                       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？'
images = images
gen = inference_stream(model, template, query, history, images=images)
print_idx = 0
print(f'query: {query}\nresponse: ', end='')
for response, _ in gen:
    delta = response[print_idx:]
    print(delta, end='', flush=True)
    print_idx = len(response)
print()

"""
query: 距离各城市多远？
response: 距离马踏还有14Km，距离阳江还有62Km，距离广州还有293Km。
query: 距离最远的城市是哪？
response: 距离最远的城市是广州，有293Km。
"""

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:

# Experimental environment: A100
# 40GB GPU memory
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \
    --model_type glm4v-9b-chat \
    --dataset coco-en-2-mini \
    --batch_size 2

# DDP
NPROC_PER_NODE=2 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 swift sft \
    --model_type glm4v-9b-chat \
    --dataset coco-en-2-mini \
    --ddp_find_unused_parameters true

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": [["query1", "response1"], ["query2", "response2"]], "images": ["image_path"]}

微调后推理

直接推理:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/glm4v-9b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --load_dataset_config true

merge-lora并推理:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir output/glm4v-9b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --merge_lora true

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/glm4v-9b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged \
    --load_dataset_config true