ModelScope的qwen-vl模型太大了，两者相比,应该后面的性能会好吧？

在部署ModelScope的Qwen-VL模型时，如果遇到模型过大导致无法直接部署的问题，可以通过量化或微调的方式来优化模型性能和资源占用。针对您提到的两种方案——对微调后的Qwen-VL模型进行量化与对Qwen-VL-Int4模型进行微调，以下是对两者的对比分析及建议：

1. 对微调后的Qwen-VL模型进行量化

概述

量化是一种通过降低模型权重精度（如从FP16到INT8或INT4）来减少显存占用的技术。对于已经完成微调的Qwen-VL模型，可以采用GPTQ、AWQ等量化算法进一步压缩模型大小。

性能特点

• 优点：

  • 显存占用显著降低：量化后的模型通常能够减少50%-75%的显存需求，适合显存有限的硬件环境。
  • 推理速度提升：量化技术（如rtp-llm框架中的WeightOnly INT8/INT4）能够加速推理过程，尤其在支持CUDA内核优化的GPU上表现更佳。
  • 微调效果保留：由于量化是在微调完成后进行的，因此微调过程中引入的领域知识和任务适配能力得以保留。

• 缺点：

  • 精度损失：尽管量化技术尽量保持模型性能，但仍然可能对某些复杂任务（如多模态推理）产生轻微影响。
  • 额外步骤：需要先完成微调再进行量化，增加了操作复杂度。

适用场景

• 显存资源有限，但需要部署经过微调的Qwen-VL模型。
• 对推理速度有较高要求，且可接受一定程度的精度损失。

2. 对Qwen-VL-Int4模型进行微调

概述

Qwen-VL-Int4是Qwen-VL模型的预量化版本，其权重已通过INT4量化技术压缩。可以直接基于该模型进行微调，以适应特定任务需求。

性能特点

• 优点：

  • 显存占用低：由于模型本身已经是INT4量化版本，显存需求远低于原始模型，适合资源受限的环境。
  • 简化流程：无需额外的量化步骤，直接在量化模型上进行微调即可。
  • 高效推理：量化模型在推理阶段天然具备更高的效率。

• 缺点：

  • 微调难度增加：量化后的模型权重精度较低，可能导致微调过程中梯度更新不稳定，影响最终效果。
  • 任务适配性受限：相比全精度模型，量化模型在复杂任务上的表现可能稍逊。

适用场景

• 需要快速部署一个轻量化的Qwen-VL模型，并且对微调精度要求不高。
• 硬件资源有限，无法支持全精度模型的微调和部署。

3. 性能对比

从理论上分析，对微调后的Qwen-VL模型进行量化的性能会优于对Qwen-VL-Int4模型进行微调，原因如下： - 微调后量化：微调过程基于高精度模型完成，能够充分学习任务相关特征；量化仅作为部署优化手段，对任务性能的影响相对可控。 - 量化后微调：由于模型权重已被量化为INT4，微调过程中可能存在信息丢失，导致最终性能不如前者。

然而，实际效果还需结合具体任务和硬件环境进行验证。例如： - 如果任务对精度要求较高（如复杂的多模态推理），建议优先选择微调后量化。 - 如果任务对推理速度和显存占用要求更高，且对精度损失容忍度较大，则可以选择量化后微调。

4. 推荐操作步骤

方案一：微调后量化

1. 微调Qwen-VL模型：
   • 使用PAI平台提供的SFT或DPO微调算法，准备训练数据并完成模型微调。
   • 微调完成后保存模型权重。
2. 量化模型：
   • 使用rtp-llm框架或其他量化工具（如GPTQ、AWQ）对微调后的模型进行INT8或INT4量化。
   • 测试量化后的模型性能，确保满足任务需求。
3. 部署模型：
   • 将量化后的模型部署至EAS推理服务平台或ACK集群中。

方案二：量化后微调

1. 加载Qwen-VL-Int4模型：
   • 从ModelScope下载Qwen-VL-Int4模型。
2. 微调模型：
   • 在PAI平台上配置微调任务，使用SFT或DPO算法对模型进行训练。
   • 注意调整学习率等超参数，以应对量化模型的梯度更新问题。
3. 部署模型：
   • 直接将微调后的Qwen-VL-Int4模型部署至目标环境。

5. 总结建议

• 优先推荐微调后量化：如果您对模型性能有较高要求，建议先完成微调再进行量化，以平衡精度和效率。
• 资源受限时选择量化后微调：如果硬件资源有限且对精度损失容忍度较高，可以直接基于Qwen-VL-Int4模型进行微调。

希望以上分析能够帮助您更好地选择适合的方案！