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多模态LoRA高效微调实战 AI大模型

共计 30 章节
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01
课程导入
多模态大模型与LoRA微调的整体背景 · 学习目标 · 课程路径与实战环境准备
课程导入LoRA
02
多模态大模型基础
CLIP · LLaVA · Qwen-VL等主流架构的原理
多模态大模型基础CLIP
03
LoRA核心原理
低秩分解的数学基础 · 参数效率优势 · 与全量微调及Adapter/Pref…
LoRA核心原理
04
LoRA变体与扩展
QLoRA · AdaLoRA · DoRA
LoRA变体
05
多模态LoRA适配机制
如何在视觉编码器 · 文本编码器 · 跨模态投影层及LLM层中灵活部署Lo…
LoRA多模态
06
环境搭建与工具链
PyTorch · Hugging Face Trans… · PEFT
环境搭建工具链
07
数据准备与预处理
多模态数据集的收集 · 清洗 · 标注格式（如COCO
数据准备预处理
08
数据加载与采样
构建高效的多模态DataLoader · 处理图像与文本的配对 · 动态填充与批处理策略
数据加载采样
09
模型加载与冻结策略
加载预训练多模态模型 · 冻结参数 · 选择LoRA注入层并初始化配置
模型加载冻结策略
10
LoRA配置与超参数
秩r · alpha · dropout
LoRA配置
11
单卡与多卡训练
单GPU微调流程 · 梯度累积 · 混合精度训练及多卡分布式训练（DDP…
单卡多卡训练
12
损失函数与优化器
多模态任务常用损失（对比损失 · 交叉熵 · 生成损失）及优化器选择（AdamW
损失函数优化器
13
训练循环与日志监控
自定义训练循环 · 验证指标计算 · 梯度裁剪
训练循环日志监控
14
评估与可视化
多模态任务评估指标（准确率 · BLEU · CIDEr
评估可视化
15
案例实战一
图文检索——基于CLIP+LoRA微… · 涵盖数据准备 · 训练与评估
案例实战一CLIP+LoRA
16
案例实战二
视觉问答（VQA）——基于LLaVA… · 实现图像问答 · 处理指令微调数据
案例实战二VQA
17
案例实战三
图像描述生成——基于BLIP-2+L… · 生成自然语言描述 · 优化生成质量
案例实战三BLIP-2+L
18
案例实战四
多模态情感分析——结合图像与文本 · 使用LoRA微调多模态分类模型 · 提升情感识别准确率
案例实战四多模态情感分析
19
案例实战五
文档理解与OCR——基于Donut或… · 实现文档信息抽取与版面分析
案例实战五OCR
20
案例实战六
视频理解——使用Video-LLaM… · 通过LoRA微调实现视频问答与摘要
案例实战六Video-LLaM
21
LoRA与提示工程结合
在多模态模型中融合LoRA与Prom… · 提升少样本与零样本能力
LoRA提示工程结合
22
模型压缩与推理优化
LoRA合并 · 量化（INT8/INT4） · ONNX导出及推理加速技术
模型压缩推理优化
23
常见问题与调试
过拟合 · 灾难性遗忘 · 训练不稳定
常见问题调试
24
超参数搜索与自动化
使用Optuna或Ray Tune进… · 提升模型性能
超参数搜索自动化
25
多任务与多领域LoRA
如何训练多个LoRA模块并动态组合 · 实现多任务学习与领域自适应
LoRA多任务
26
模型安全与伦理
多模态模型偏见 · 隐私风险 · 内容安全及合规性考量
模型安全伦理
27
部署与上线
将微调后的多模态模型部署为API服务 · 使用FastAPI或Triton · 并处理并发与延迟
部署上线
28
综合项目实战
从零构建一个多模态聊天机器人 · 整合图像理解与对话生成 · 使用LoRA高效微调
综合项目实战从零构建一个多模…
29
前沿进展与趋势
LoRA在多模态大模型中的最新研究（… · 动态LoRA）及未来方向
前沿进展趋势
30
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 开源项目及后续进阶方向（如RLHF
课程总结进阶路径