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图像与设计

图像+文本 SFT 微调 VLM：用冻结视觉塔+LLM…

已有图像+文本示范和已选好的 VLM 基座，需要适配视觉任务/领域时，用此配方配置冻结组件、LoRA/QLoRA、视觉解冻与像素预算。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

图像+文本 SFT 微调 VLM：用冻结通用

解决思路

  1. 默认冻结 `vision_tower` 和 `projector`，只对 LLM 加 LoRA；LoRA 使用 all-linear，target_modules 为 `q_proj`, `k_proj`, `v_proj`, `o_proj`, `gate_proj`, `up_proj`, `down_proj`，并设 `r=8–16`、`alpha=16–32`。
  2. 用参数遍历冻结：遍历 `model.named_parameters()`，若参数名包含 `"vision_tower"` 或 `"projector"`，设置 `param.requires_grad = False`。
  3. 将 LoRA rank 设得低于纯文本 SFT 的通用默认值：这里用 `r=8–16`，而纯文本 SFT 常用 `r=16–32`，因为该 LoRA 只适配 LLM 行为，不注入新视觉知识。
  4. 默认不重训 vision tower 和 projector：它们已编码通用视觉表示，重训通常无必要且增加风险。
  5. QLoRA 仅允许搭配冻结的 vision tower；若 vision tower 需要解冻，则放弃 QLoRA，改用 bf16 LoRA。
  6. 仅在视觉域偏移时解冻视觉层：若任务是在模型已理解的图像（图表、日常照片）上教新行为，保持冻结；若视觉域本身陌生（卫星图、医学扫描、密集技术图）且冻结配方停滞，再解冻。
  7. 解冻时只解冻最后 6 层 ViT，不要解冻整个 tower；实测相比冻结基线在 DocVQA 上 +1.7pt，训练成本约 1.75x，超过 6 层不划算。
  8. 解冻视觉层时，将 vision LR 设为 LLM LR 的 5–10x 更低。
  9. 若 patch embedding 在解冻集合中，保持其 LoRA rank 低，并密切观察早期 step loss，防止 NaN。
  10. 训练前逐例验证 image placeholder token 与实际传给 collator 的 media item 为 1:1 映射；不匹配通常不报错，会静默错位图文，导致模型训练但不学习；按 `references/collators-and-pitfalls.md` 的完整校验清单执行，不只抽样。
  11. 按数据集显式设置 `min_pixels`/`max_pixels` 分辨率预算，不要保留框架默认值；过低会静默下采样到低于任务需要，过高会爆 activation memory 或迫使 batch 过小而不稳定。
  12. 使用 Unsloth 做 VLM SFT 时，用 `UnslothVisionDataCollator` 处理 image-tag 对齐和按架构的 processor 契约；不要用纯文本 collator 替代 VLM 数据 collator。
  13. 使用 Unsloth 时，若 `fast_inference=True`，必须设置 `finetune_vision_layers=False`；因为 vLLM 无法在 vision layers 上服务 LoRA adapter，解冻视觉层会在 serve 时失败。
  14. 当配方要求解冻最后 6 层 ViT 时，关闭 fast inference；在解冻视觉层与 fast inference 之间二选一，不要同时开。
  15. 基础 VLM 选择不在本技能范围内；按 `finetuning-method-selection` 的 `references/model-catalog.md` 选择，本技能只按架构族描述配方，不推荐具体模型。
  16. VLM RL（VLM-GRPO）只作参考；不要在 SFT 流程中处理，若要做 VLM-RL 去看 `grpo-rlvr-training` 的工具碎片化和 reward-hacking 失败模式。
  17. 不要用 loss 曲线正常作为训练健康的证据；若 eval 分数平坦而 loss 正常，先重跑 `references/collators-and-pitfalls.md` 的检查清单，再调任何超参数。
  18. 参考 `references/collators-and-pitfalls.md`：按架构 collator 表、带 image placeholder 的数据集格式示例、训练前校验清单，以及作为高级模式的两阶段 projector-alignment recipe。
  19. 输出一个 validated adapter config，供 `llm-finetuning-training-engineer` 直接消费；其中包含冻结哪些组件、LoRA target modules、`min_pixels`/`max_pixels` 预算。

适用边界 · 注意事项