如何避免视觉语言模型训练中的常见错误？

2025-08-25

1.1 K

关键错误预防指南

使用MiniMind-V时需要特别注意以下几点：

Data preparation phase::
- 确保图片和jsonl文件严格匹配（使用项目提供的清洗脚本复查）
- 验证图像尺寸是否符合224×224要求（使用PIL.Image检查）
- 检查数据路径是否正确，特别是相对路径问题
training process::
- 监控GPU利用率确保没有闲置（推荐使用nvidia-smi -l 1）
- 注意loss曲线是否正常下降（异常时检查学习率）
- 定期保存checkpoint防止意外中断
inference stage::
- 严格遵循@@@…@@@n的输入格式要求
- 验证CLIP模型是否成功加载（检查控制台输出）
- 测试不同temperature值对生成质量的影响

项目已内置多项防御性编程检查：1) 自动跳过损坏图像 2) 内存不足预警 3) 数据类型验证。建议新用户先测试官方提供的预训练权重，再尝试完整训练流程。