谁说多模态微调难？我用这套方法，连Qwen2-VL和LLaMA3都能搞定！

最近我一直在使用Qwen2-VL模型进行多模态数据集的微调。实际上，这套方法不仅适用于Qwen2-VL模型，其他的大模型，如Llama3，同样可以用此方法进行微调。

下面以Qwen2-VL模型为例，详细介绍微调的具体过程。

首先，从Qwen2-VL的官方页面上可以了解到详细的微调方法。微调过程主要依靠LLaMA-Factory这个开源仓库的代码进行辅助。

LLaMA-Factory官方仓库链接： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

LLaMA-Factory最大的优势是简化了微调过程，用户只需准备好自己的数据集，即可快速开始模型微调。首先需要将LLaMA-Factory的代码仓库下载到本地，然后按照官方文档的步骤进行环境配置。

环境准备完成后，下一步是下载模型和准备数据集。

模型方面，我们可以直接前往HuggingFace官网，下载Qwen2-VL模型，将模型的所有权重和参数保存到本地指定目录。

数据集准备方面，按照官网推荐的结构进行构建即可。数据集的结构相对简单，一个对话片段由多个message组成，每个message包含内容（content）和角色（role），角色分别为user和assistant。此外，还需要提供图像地址信息（images），以供模型读取和训练。

将构建好的数据集信息登记到data/dataset_info.json文件中，数据集名称可以自定义。

完成模型和数据集的准备工作后，就可以正式启动微调。LLaMA-Factory提供了便捷的命令行指令，只需简单执行几条命令，就能轻松开始模型的微调过程。

模型微调完成后，最终的模型权重文件会保存在models/qwen2_vl_lora_sft目录下。此时即可使用生成的权重文件进行后续的推理工作。