多模态大模型垂直微调实战：Qwen3-VL-4B-Thinking 与 Llama Factory

一多模态大模型

多模态大模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能理解并融合两种或多种模态的信息。
模态指信息的表现形式或感知方式。信息类型包括：文字、图像、声音、视频等。

1.1 多模态垂直微调

通用多模态模型追求覆盖广泛，通用理解能力，因此通用多模态模型具备基本的视觉理解能力，但对特定领域的专业格式和语义缺乏精确认知。
多模态模型微调不仅有助于模型看懂图像，还能帮助模型理解图像的语义逻辑。多模态模型视觉编码器负责看，语言模型负责理解和输出，多模态模型微调的目标是使模型在特定领域语境下正确理解图中的内容。
多模态模型微调能够提升模型三个方面的能力：
- 语义对齐：让模型理解领域专属符号的实际含义。例：医学报告中的"↑"表示指标偏高，而非箭头符号。
- 结构化理解：让模型掌握数据的层级关系与布局规律，直接输出结构化结果（如 JSON）。例：识别财务报表中"利润总额"与其子项的从属关系。
- 视觉稳健性：通过接触真实场景样本（模糊、倾斜、印章干扰等），提升对低质量图像的识别稳定性。
- 核心逻辑：从"看懂文字"到"理解业务含义"，再到"应对真实环境"。

1.2 微调的意义

维度	核心收益	具体表现
输出标准化	稳定可控的结构化输出	摆脱生成式模型的随机性，持续输出 JSON/表格等标准格式
系统简化	降低工程维护成本	替代传统正则匹配与版面解析规则，减少硬编码逻辑
泛化适配	增强多版本兼容能力	单模型覆盖同类文件的多版式变体，弱化模板依赖
数据治理	提升全流程数据质量	作为视觉识别入口，为下游提供格式统一、字段规范的数据
生态集成	无缝衔接业务系统	直接对接知识库构建、RAG 检索、数据分析等应用场景

本质转变：从"人工规则驱动"转向"模型能力驱动"，将文档理解的复杂性内化为模型参数，而非外化为工程代码。

二多模态基座模型选择

多模态模型选择需要考虑的前置条件为输入的数据模态、目标任务、本地化部署需求。

2.1 多模态模型对比表

模型	模态支持	中文能力	可私有化	代表优势	不适合的场景
GPT-4o / GPT-4.5	文本、图片、语音、视频、实时交互	强（但偏英文）	否	全模态理解、推理最强、原生多模态融合、实时语音对话	不能本地化、成本高、数据隐私敏感场景
Gemini 2.0 Pro / Flash / Ultra	文本、图片、音频、视频、代码	中等偏强	否	超长上下文 (200 万 token)、视频摘要顶尖、Google 生态集成	中文 OCR 仍有短板、不可控部署
Claude 3.5 Sonnet / Opus (Anthropic)	文本、图片、PDF、图表	中等	部分✅	代码理解最强、文档分析精准、安全性高、长上下文	无原生视频/音频理解、中文弱于国产模型
Qwen2.5-VL / Qwen3-VL (阿里)	文本、图片、图表、文档、视频	极强	✅	中文图文理解顶尖、开源可商用、RAG 集成优秀、端侧优化	复杂推理略逊于 GPT-4o、英文场景稍弱
DeepSeek-VL2 / DeepSeek-OCR	图片→文本、文档解析、图表	强	✅	OCR 精度极高、结构化输出、成本极低、数学公式识别好	通用视觉理解有限、视频支持弱
InternVL2.5 / InternVL3 (商汤/上海 AI Lab)	文本、图片、表格、视频	强	✅	中文问答优秀、国产生态完善、开放源码、医疗影像强	推理速度较慢、国际生态较弱
Kimi k1.5 / Kimi-VL (月之暗面)	文本、图片、长文档、视频	极强	部分✅	超长上下文 (200 万汉字)、中文文档理解顶尖、视频分析	API 成本较高、视频理解深度有限
GLM-4V / GLM-4V-Plus (智谱 AI)	文本、图片、视频、Agent 工具	强	✅	中英双语均衡、国产合规、视频理解好、工具调用强	复杂推理略逊于顶级闭源模型
Step-1V / Step-2V (阶跃星辰)	文本、图片、视频	强	部分✅	视频理解能力强、国产创新、长视频分析	生态较新、社区资源少、API 稳定性待提升
Yi-VL / Yi-Vision (零一万物)	文本、图片	强	✅	中文语言流畅、稳定、企业级服务	生态未成熟、训练资源少、视频支持弱
LLaVA-OneVision / LLaVA-NeXT	文本、图片、视频	一般	✅	开源框架清晰、易微调、学术研究首选	中文弱、文档结构理解差、商业支持少
Pixtral Large / Pixtral 12B (Mistral)	文本、图片	强	✅	开源性能领先、欧洲合规、多语言支持好	中文优化不足、无视频支持
Molmo / Molmo 72B (Ai2)	文本、图片	中等	✅	完全开源可商用、学术透明度高、pointing 能力独特	中文支持弱、生态系统小
Janus-Pro / Janus-Flow (DeepSeek)	文本、图片生成 + 理解统一	强	✅	统一架构 (理解与生成)、开源、成本低	视频不支持、生成质量待提升
Sora (OpenAI)	文本→视频、图片→视频	一般	否	视频生成质量顶尖、物理模拟真实	仅视频生成、无理解能力、中文支持弱

2.2 选型建议矩阵

应用场景	首选模型	备选方案	关键考量
企业级中文文档处理	Qwen2.5-VL	Kimi k1.5, DeepSeek-OCR	中文精度、私有化部署、成本
代码 + 文档混合场景	Claude 3.5 Sonnet	GPT-4o, Qwen2.5-VL	代码理解、长上下文、安全性
视频内容分析	Gemini 2.0 Pro	Step-1V, GLM-4V-Plus	视频时长支持、理解深度
实时交互/客服	GPT-4o	Gemini 2.0 Flash, Qwen2.5-VL	响应速度、多模态融合、成本
开源可商用	Qwen2.5-VL	InternVL3, LLaVA-OneVision	许可证友好度、社区活跃度
超长文本分析	Kimi k1.5	Gemini 2.0 Pro, Claude 3.5	上下文长度、中文支持
OCR/文档结构化	DeepSeek-OCR	Qwen2.5-VL, InternVL3	精度、结构化输出、表格识别
端侧/边缘部署	Qwen2.5-VL-Mobile	InternVL-Edge, LLaVA-Mobile	模型大小、推理速度、功耗
视频生成	Sora	Runway Gen-3, Pika 1.5	生成质量、物理真实性、可控性

2.3 微调与部署视角选择

需求类型	微调重点	推荐方式
OCR/报表结构化	视觉投影层 + 输出格式 SFT	LoRA/QLoRA
图表问答	跨模态对齐层 + 指令数据	SFT + 数据增强
合同/文档问答	语言层指令微调	轻 SFT 或 DPO
工业检测说明	结合 CV 特征层	多任务微调
视频摘要	需专门 Video Encoder	建议 API 托管

多模态模型的选型应遵循"场景适配优先"原则，而非单纯追求性能最优：

场景特征	推荐选型	核心考量
通用理解与全模态处理	GPT-4V / Gemini 系列	综合能力领先，适合复杂推理与跨模态任务
中文文档与结构化提取	Qwen-VL / DeepSeek-OCR	中文语义理解精准，OCR 与表格解析成熟
私有化部署与定制化微调	InternVL / Yi-VL	开源可控，支持领域适配与长期迭代

企业选型框架：需综合评估输入数据模态、输出结构化要求及部署约束条件，选择兼具适配性、可控性与可扩展性的技术生态，避免盲目追逐前沿指标而忽视落地可行性。

三 Qwen3-VL-4B-Thinking 理解微调（Llama Factory）

3.1 数据集制作

完整优化后的数据集已上传到 modelscope XFUND-Chinese
XFUND：多语言形式理解基准 1.0 zh.train，其中包含众多表格图片，适合进行图表、图片内容提取和整理。

使用数据集构建工具构建数据集，将图片解压后导入图片管理模块，并使用 qwen3.5-plus 模型进行数据集构建。关于项目创建和项目模型的配置过程，请自行探索完成。

选择图片，编辑问题模版，填写提问题内容，具体内容如下：

请仔细分析图片中的表单，提取所有字段及其对应值，按照表单的逻辑结构组织成层次化的 JSON 格式返回。要求：1. 识别并提取表单中的所有字段和对应值，包括填写的内容和选择的选项；2. 根据表单的实际结构，将相关字段归类到适当的子对象中；3. 确保键名清晰准确，反映字段的实际含义；4. 生成严格的 JSON 格式，不含任何额外文本；5. 信息提取必须完整、准确，键值对匹配正确。仅返回 JSON 内容。

将导出的 json 文件更名为 qwen3_vl_4B_train.json，导出的内容中图片路径 /images/...，手动批量替换为 images/...。（注意这里并非最终 llama factory 训练使用的格式【存在兼容问题】）

选择导出，格式选择 Alpaca 格式，并打包图片一块儿导出。

在数据集模块中选择图片问答数据集，进行查看。

[{"instruction":"请仔细分析图片中的表单，提取所有字段及其对应值，按照表单的逻辑结构组织成层次化的 JSON 格式返回。要求：1. 识别并提取表单中的所有字段和对应值，包括填写的内容和选择的选项；2. 根据表单的实际结构，将相关字段归类到适当的子对象中；3. 确保键名清晰准确，反映字段的实际含义；4. 生成严格的 JSON 格式，不含任何额外文本；5. 信息提取必须完整、准确，键值对匹配正确。仅返回 JSON 内容。","input":"","output":"{\n \"基本信息\": {\n \"女方\": {\n \"姓名\": \"胡青\",\n \"联系电话\": \"15548956960\",\n \"公民身份号码\": \"152027199602130556\",\n \"户籍地\": \"北京市潘弓村第一大街 656 号\",\n \"现居住地\": \"北京市潘弓村第一大街 656 号\",\n \"工作单位\": \"北京市潘弓村小学\"\n },\n \"男方\": {\n \"姓名\": \"任洪强\",\n \"联系电话\": \"15656658584\",\n \"公民身份号码: 152027099602030041, 户籍地: 北京市潘弓村第一大街 633 号, 现居住地: 北京市潘弓村第一大街 656 号, 工作单位: 北京市潘弓村医院 } }, 婚姻状况: { 婚姻类型: 双方初婚, 结婚时间: 2005 年 11 月 5 日, 结婚证号: J110105-5689-525846 }, 子女情况: { 子女数量: { 总数: 1 个, 亲生: 1 个, 其他: (新开户免填) }, 第一个子女: { 姓名: 任亚杰, 性别: 男, 出生日期: 2006 年 1 月 2 日 } }, 妊娠情况: { 状态: 未孕 }, 已生育补登记: { 新生儿姓名: (新开户免填), 性别: (新开户免填), 孩次: (新开户免填), 出生医学证明编号: (新开户免填), 出生日期: (新开户免填), 健康情况: (新开户免填), 出生地点: (新开户免填) }, 声明与承诺: { 内容: 男女双方系合法夫妻，共有 1 个子女，其中亲生 1 个。现依法登记生育第 2 个子女。我们承诺以上所填信息及提供的材料真实有效，如有不实，愿承担相应法律后果。导致违法生育的，同意按最高标准征收社会抚养费。 }, 签署信息: { 承诺人（签名、指纹）: 任洪强, 女方: 胡青, 男方: 任洪强, 代办人: 王志刚, 代办人身份证号及联系方式: 152027099602030041, 日期: 2019 年 1 月 20 日 }, 备注: 以上内容由登记对象填写}"imagesimageszh_train_99.jpg

将其转化为 sharegpt 格式（经过实践验证可以正常训练）

python convert_to_sharegpt.py qwen3_vl_4B_train.json qwen3_vl_4B_train_converted.json

convert_to_sharegpt.py

""" Convert Alpaca format to ShareGPT format for multimodal training. """
import json
import sys

def convert_alpaca_to_sharegpt(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    converted = []
    for item in data:
        # Build user content with <image> token
        instruction = item.get('instruction', '')
        input_text = item.get('input', '')
        # Combine instruction and input
        user_content = instruction
        if input_text:
            user_content += '\n' + input_text
        # Add <image> token at the beginning for multimodal
        user_content = '<image>\n' + user_content
        # Get assistant response
        assistant_content = item.get('output', '')
        # Build messages in ShareGPT format
        messages = [{'role': 'user', 'content': user_content}, {'role': 'assistant', 'content': assistant_content}]
        # Build converted item
        converted_item = {'messages': messages, 'images': item.get('images', [])}
        converted.append(converted_item)
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(converted, f, ensure_ascii=, indent=)
    ()

 __name__ == :
     (sys.argv) != :
        ()
        sys.exit()
    convert_alpaca_to_sharegpt(sys.argv[], sys.argv[])

转化后的内容：

[{"messages":[{"role":"user","content":"<image>\n请仔细分析图片中的表单，提取所有字段及其对应值，按照表单的逻辑结构组织成层次化的 JSON 格式返回。要求：1. 识别并提取表单中的所有字段和对应值，包括填写的内容和选择的选项；2. 根据表单的实际结构，将相关字段归类到适当的子对象中；3. 确保键名清晰准确，反映字段的实际含义；4. 生成严格的 JSON 格式，不含任何额外文本；5. 信息提取必须完整、准确，键值对匹配正确。仅返回 JSON 内容。"},{"role":"assistant","content":"{\n \"基本信息\": {\n \"女方\": {\n \"姓名\": \"胡青\",\n \"联系电话\": \"15548956960\",\n \"公民身份号码\": \"152027199602130556\",\n \"户籍地\": \"北京市潘弓村第一大街 656 号\",\n \"现居住地\": \"北京市潘弓村第一大街 656 号\",\n \"工作单位\": \"北京市潘弓村小学\"\n },\n \"男方\": {\n \"姓名\": \"任洪强\",\n \"联系电话\": 15656658584, 公民身份号码: 152027099602030041, 户籍地: 北京市潘弓村第一大街 633 号, 现居住地: 北京市潘弓村第一大街 656 号, 工作单位: 北京市潘弓村医院 } }, 婚姻状况: { 婚姻类型: 双方初婚, 结婚时间: 2005 年 11 月 5 日, 结婚证号: J110105-5689-525846 }, 子女情况: { 子女数量: { 总数: 1 个, 亲生: 1 个, 其他: (新开户免填) }, 第一个子女: { 姓名: 任亚杰, 性别: 男, 出生日期: 2006 年 1 月 2 日 } }, 妊娠情况: { 状态: 未孕 }, 已生育补登记: { 新生儿姓名: (新开户免填), 性别: (新开户免填), 孩次: (新开户免填), 出生医学证明编号: (新开户免填), 出生日期: (新开户免填), 健康情况: (新开户免填), 出生地点: (新开户免填) }, 声明与承诺: { 内容: 男女双方系合法夫妻，共有 1 个子女，其中亲生 1 个。现依法登记生育第 2 个子女。我们承诺以上所填信息及提供的材料真实有效，如有不实，愿承担相应法律后果。导致违法生育的，同意按最高标准征收社会抚养费。 }, 签署信息: { 承诺人（签名、指纹）: 任洪强, 女方: 胡青, 男方: 任洪强, 代办人: 王志刚, 代办人身份证号及联系方式: 152027099602030041, 日期: 2019 年 1 月 20 日 }, 备注: 以上内容由登记对象填写}"}],:[]},

3.2 实验平台租用和基本环境配置

在云算力平台上租用单卡 A800 进行实验。

配置网络加速：临时修改 DNS（立即生效，重启后失效）。

sudo vim /etc/resolv.conf
# 删除原有 nameserver 行，添加以下内容
nameserver 100.90.90.90
nameserver 100.90.90.100

安装 mini anaconda

cd ~
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

接受 license：输入 yes。
安装路径推荐直接按回车（默认在 /home/ubuntu/miniconda3）。
初始化 conda：输入 yes。

创建虚拟环境，安装 llama factory。

conda create --name llama_factory python==3.11
conda activate llama_factory
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LlamaFactory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e .
pip install -r requirements/metrics.txt
pip install -r requirements/swanlab.txt
llamafactory-cli version

模型下载：安装 modelscope。

mkdir base_model
cd base_model
pip install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen3-VL-4B-Thinking --local_dir ./Qwen3-VL-4B-Thinking

3.3 数据集上传和注册

将 qwen3_vl_4B_train_converted.json 上传到 /home/ubuntu/LLaMA-Factory/data 目录下，在 data 目录下新建 images 目录存放所有图片。

(base) ubuntu@10-60-22-22:~/LLaMA-Factory/data$ tree .
├── convert_to_sharegpt.py
├── dataset_info.json
├── qwen3_vl_4B_train.json
├── qwen3_vl_4B_train_converted.json
├── images #图片目录

在 dataset_info.json 中注册数据集信息。

{"qwen3_vl_4B_train":{"file_name":"qwen3_vl_4B_train_converted.json", "formatting":"sharegpt", "columns":{"messages":"messages", "images":"images"}, "tags":{"role_tag":"role", "content_tag":"content", "user_tag":"user", "assistant_tag":"assistant"}}, "identity":{"file_name":"identity.json"}}

3.4 启动 llama factory 和网页访问

cd LLaMA-Factory
nohup llamafactory-cli webui > webui.log 2>&1 &

虽然云平台提供服务器公网 ip，如果不想配置防火墙或者不想将服务暴露到公网，可以使用 SSH 客户端的浏览器功能使用内网 ip 进行访问和使用。

安装使用远程编辑器，远程链接服务器，输入密码，然后选择 LLaMA-Factory 目录，进行代码编辑和查阅。

3.5 关键训练参数可视化配置

选择预览命令，并保存训练配置，然后点击训练开始即可，大约需要 1h。

日志记录。

llamafactory-cli train \
--stage sft \
--do_train True \
--model_name_or_path base_model/Qwen3-VL-4B-Thinking \
--preprocessing_num_workers 16 \
--finetuning_type lora \
--template qwen3_vl \
--flash_attn auto \
--dataset_dir data \
--dataset qwen3_vl_4B_train \
--cutoff_len 2048 \
--learning_rate 5e-05 \
--num_train_epochs 30.0 \
--max_samples 100000 \
--per_device_train_batch_size 2 \
--gradient_accumulation_steps 8 \
--lr_scheduler_type cosine \
--max_grad_norm 1.0 \
--logging_steps 5 \
--save_steps 100 \
--warmup_steps 0 \
--packing False \
--enable_thinking True \
--report_to none \
--output_dir saves/Qwen3-VL-4B-Thinking/lora/train_2026-02-28-17-55-16 \
--bf16 True \
--plot_loss True \
--trust_remote_code True \
--ddp_timeout 180000000 \
--include_num_input_tokens_seen True \
--optim adamw_torch \
--lora_rank 8 \
--lora_alpha 16 \
--lora_dropout 0 \
--lora_target all \
--freeze_vision_tower True \
--freeze_multi_modal_projector True \
--image_max_pixels 589824 \
--image_min_pixels 1024 \
--video_max_pixels 65536 \
--video_min_pixels 256

参数	值	含义
`--stage`	`sft`	训练阶段：Supervised Fine-Tuning（监督微调），在预训练模型基础上用标注数据进行有监督学习
`--do_train`	`True`	执行训练：启用训练模式，而非仅评估或推理
`--model_name_or_path`	`base_model/Qwen3-VL-4B-Thinking`	基座模型路径：加载的预训练模型位置，Qwen3-VL-4B-Thinking 是阿里开源的多模态小模型（40 亿参数，带思考能力）
`--preprocessing_num_workers`	`16`	数据预处理并行数：使用 16 个 CPU 进程并行处理数据加载和预处理，加速数据准备
`--finetuning_type`	`lora`	微调方法：Low-Rank Adaptation（低秩适配），只训练少量适配参数，冻结原模型大部分权重，节省显存
`--template`	`qwen3_vl`	对话模板：使用 Qwen3-VL 模型的官方对话格式模板，确保指令遵循风格一致
`--flash_attn`	`auto`	Flash Attention：自动检测并启用 Flash Attention 优化，加速注意力计算并减少显存占用
`--dataset_dir`	`data`	数据集目录：训练数据存放的根目录
`--dataset`	`qwen3_vl_4B_train`	数据集名称：具体使用的数据集配置文件名，需在 dataset_info.json 中定义
`--cutoff_len`	`2048`	序列截断长度：单条样本最大 token 数，超过则截断，控制显存占用和计算量
`--learning_rate`	`5e-05`	学习率：0.00005，LoRA 微调常用范围，控制参数更新步长
`--num_train_epochs`	`30.0`	训练轮数：完整遍历训练数据 30 次，LoRA 可适当增加 epoch
`--max_samples`	`100000`	最大样本数：最多使用 10 万条样本，防止数据过多导致训练过长
`--per_device_train_batch_size`	`2`	单设备批次大小：每张 GPU 每步处理 2 条样本，配合梯度累积实现有效大 batch
`--gradient_accumulation_steps`

3.6 模型效果使用体验

上传图片，输入问题，尽量保持问题与训练的问题一致。

选择对话，输入检查点路径，然后加载模型。

请仔细分析图片中的表单，提取所有字段及其对应值，按照表单的逻辑结构组织成层次化的 JSON 格式返回。要求：1. 识别并提取表单中的所有字段和对应值，包括填写的内容和选择的选项；2. 根据表单的实际结构，将相关字段归类到适当的子对象中；3. 确保键名清晰准确，反映字段的实际含义；4. 生成严格的 JSON 格式，不含任何额外文本；5. 信息提取必须完整、准确，键值对匹配正确。仅返回 JSON 内容。

类型	数值
max_leng_token	1024
top-p	0.7
Temperature	0.7

3.7 模型导出

在 WebUI 界面选择模型导出功能，将微调后的 LoRA 权重合并至基座模型，生成可直接部署的完整模型文件。

多模态大模型垂直微调实战：Qwen3-VL-4B-Thinking 与 Llama Factory

一多模态大模型

1.1 多模态垂直微调

1.2 微调的意义

二多模态基座模型选择

2.1 多模态模型对比表

2.2 选型建议矩阵

2.3 微调与部署视角选择

三 Qwen3-VL-4B-Thinking 理解微调（Llama Factory）

3.1 数据集制作

3.2 实验平台租用和基本环境配置

3.3 数据集上传和注册

3.4 启动 llama factory 和网页访问

3.5 关键训练参数可视化配置

3.6 模型效果使用体验

3.7 模型导出

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