MiniMind-V是一个开源的低成本视觉语言模型(VLM)训练框架,托管于GitHub平台。它通过结合2600万参数的轻量级架构和高效训练方案,使开发者能在1小时内完成模型训练,显著降低了多模态AI的门槛。
核心功能包括:
- 视觉语言联合处理:基于MiniMind语言模型扩展视觉能力,新增CLIP视觉编码器和特征投影模块
- 全流程支持:提供从数据清洗、预训练到监督微调的完整代码,仅需50行改动即可定制
- 低成本训练:单张NVIDIA 3090显卡即可运行,预训练成本约1.3元人民币
- 多模态交互:支持单图/多图输入,实现图像描述、视觉问答等任务
- 部署友好:提供Web界面/命令行两种推理方式,兼容Hugging Face和ModelScope生态
该项目特别适合需要快速验证多模态应用原型的开发者,其设计哲学强调”代码极简主义”,主要技术突破在于通过特征投影层实现视觉-语言特征对齐的策略优化。
本答案来源于文章《MiniMind-V:1小时训练26M参数视觉语言模型》