Maestro：简化主流开源视觉语言模型微调过程的工具

综合介绍

Maestro 是由 Roboflow 开发的一款工具，旨在简化和加速多模态模型的微调过程，让人人都可以训练自己的视觉大模型。它提供了现成的配方，用于微调流行的视觉语言模型（VLM），如 Florence-2、PaliGemma 2 和 Qwen2.5-VL。Maestro 通过封装核心模块中的最佳实践，处理配置、数据加载、可重复性和训练循环设置，使用户能够更高效地进行模型微调。

功能列表

• 配置管理：自动处理模型的配置文件，简化设置过程。
• 数据加载：支持多种数据格式，自动化数据预处理和加载。
• 训练循环设置：提供标准化的训练循环，确保训练过程的可重复性。
• 现成配方：提供多种模型的微调配方，用户可以直接使用。
• 命令行界面（CLI）：通过简单的命令行指令启动微调过程。
• Python API：提供灵活的 Python 接口，允许用户自定义微调过程。
• Cookbooks：详细的教程和示例，帮助用户快速上手。

使用帮助

安装流程

1. 创建虚拟环境：由于不同模型可能有冲突的依赖项，建议为每个模型创建一个专用的 Python 环境。

   python -m venv maestro_env
source maestro_env/bin/activate

2. 安装依赖项：根据需要安装特定模型的依赖项。

   pip install "maestro[paligemma_2]"

使用命令行界面（CLI）

1. 启动微调：使用命令行界面启动微调过程，指定关键参数如数据集位置、训练轮数、批量大小、优化策略和评估指标。

   maestro paligemma_2 train \
--dataset "dataset/location" \
--epochs 10 \
--batch-size 4 \
--optimization_strategy "qlora" \
--metrics "edit_distance"

使用 Python API

1. 导入训练函数：从对应模块中导入训练函数，并在字典中定义配置。

   from maestro.trainer.models.paligemma_2.core import train
config = {
"dataset": "dataset/location",
"epochs": 10,
"batch_size": 4,
"optimization_strategy": "qlora",
"metrics": ["edit_distance"]
}
train(config)

使用 Cookbooks

Maestro 提供了详细的 Cookbooks，帮助用户学习如何在各种视觉任务上微调不同的 VLMs。例如：

• 使用 LoRA 微调 Florence-2 进行目标检测
• 使用 LoRA 微调 PaliGemma 2 进行 JSON 数据提取
• 使用 QLoRA 微调 Qwen2.5-VL 进行 JSON 数据提取