依存関係管理に特化したソリューション
マルチモデルのファインチューニングにおける一般的な依存関係の衝突問題を解決するためのMaestroの体系的なアプローチは、ツールのエンジニアリング実装の重要なハイライトです。
- 環境隔離メカニズムパッケージのバージョンの衝突を避けるため、モデルごとに専用のPython仮想環境を作成することを推奨します。
- モジュール設計: 異なるモデルのための依存関係は、オプションのコンポーネントとしてインストールされます（paligemma_2など）。
- 標準化されたプロセス統一されたインターフェイスにより、様々なモデルのデータ前処理とトレーニング処理を行うことができます。
Florence-2、PaliGemmaなどの異なるモデルは、基礎となるフレームワークや依存ライブラリの特定のバージョンを必要とすることが多く、Maestroの環境管理スキームは、異なるモデルの微調整環境を分離して安定させることで、「依存地獄」を防ぎます。
一方、エポックの定義、バッチサイズの制御、最適化ストラテジーの選択といったコアパラメーターの標準化された管理を含む、ツールによって提供される標準化されたトレーニングサイクル設定は、微調整の信頼性と再現性をさらに高める。
この答えは記事から得たものである。Maestro：主流のオープンソース視覚言語のモデルの微調整プロセスを簡素化するツールについて
