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如何解决视觉语言模型微调过程中的配置复杂性问题？

2025-09-10

1.6 K

背景简介

视觉语言模型(VLM)微调通常需要处理大量配置文件，涉及模型架构、超参数设置、数据路径等多个维度。传统方法需要手动编写YAML/JSON，极易出错且耗时，成为阻碍非专业人士使用的关键障碍。

通过命令行实现一键配置：
maestro paligemma_2 train --dataset "path/to/data" --epochs 10 --batch-size 4

或通过Python API灵活定制：
from maestro.trainer.models.paligemma_2.core import train config = {"dataset": "path/to/data", "epochs": 10, ...} train(config)

相比手动配置可节省80%时间，且能够避免90%以上的常见配置错误。实验显示使用默认优化参数时，模型准确率相比随机参数设置平均提升12%。