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摘要
本次OpenBMB开放麦活动邀请了杨老师和Victor分享了MiniCPM-V 2.6的微调技巧，并展示了如何将其与ComfyUI工作流结合，实现“图→文→图”的全流程创作。重点介绍了数据集的准备、训练环境的构建以及微调参数的设置，并分享了实际应用中的经验和技巧，旨在帮助开发者更好地利用MiniCPM-V 2.6模型。
亮点
- 💡 选择MiniCPM-V 2.6的原因： 考虑到其对中文元素和文化的理解能力，更适合处理包含中国元素的图像，避免了国外模型容易出现的识别错误。 #多模态模型 #中文理解 #文化元素
- 📚 数据集准备： 强调了使用自然语言描述图片的重要性，并介绍了如何构建包含图片和对应提示词的数据集，包括单图和多图两种形式。 #数据集构建 #自然语言描述 #文生图
- 🛠️ 训练环境构建： 详细介绍了训练环境的搭建过程，包括所需依赖库的版本（如CUDA、PyTorch、DeepSpeed）以及可能遇到的问题和解决方案，例如DeepSpeed的源码部署。 #训练环境 #DeepSpeed #版本兼容
- ⚙️ 微调参数设置： 详细解读了微调脚本中的各项参数，包括GPU数量、模型路径、数据集路径、学习率等，并分享了根据训练情况调整参数的经验。 #微调参数 #学习率 #梯度下降
- 🚀 实际应用： 展示了如何将微调后的MiniCPM-V 2.6模型应用于ComfyUI工作流，实现图片的反推提示词和生成新图，并介绍了批量图片打标的方法。 #ComfyUI #反推提示词 #图生图
思考
- 如何解决在训练过程中出现的梯度爆炸问题？
- 如何评估微调后的模型效果，并确定最佳的checpoint？