nanoVLM 是使用纯 PyTorch 训练 你自己的视觉语言模型 (VLM) 的 最简单 方式。它是一个轻量级 工具包 ，让你可以在 免费的 Colab Notebook 上启动 VLM 训练。

我们受到了 Andrej Karpathy 的 nanoGPT 的启发，为视觉领域提供了一个类似的项目。
从本质上讲，nanoVLM 是一个 工具包，可以帮助你构建和训练一个能够理解图像和文本，并基于此生成文本的模型。nanoVLM 的魅力在于它的 简洁性 。整个代码库被有意保持 最小化 和 可读性 ，使其非常适合初学者或任何想要深入了解 VLM 内部机制而不被复杂性淹没的人。

在这篇博客中，我们将介绍该项目背后的核心思想，并提供与代码库交互的简单方法。我们不仅会深入项目细节，还会将所有内容封装起来，让你能够快速上手。

简要
你可以按照以下步骤使用我们的 nanoVLM 工具包开始训练视觉语言模型:

执行训练脚本

python train.py
这里有一个 Colab Notebook，可以帮助你在无需本地设置的情况下启动训练运行！

什么是视觉语言模型？
顾名思义，视觉语言模型 (VLM) 是一种处理两种模态的多模态模型: 视觉和文本。这些模型通常以图像和/或文本作为输入，生成文本作为输出。

基于对图像和文本 (输入) 的理解来生成文本 (输出) 是一个强大的范式。它支持广泛的应用，从图像字幕生成和目标检测到回答关于视觉内容的问题 (如下表所示)。需要注意的是，nanoVLM 仅专注于视觉问答作为训练目标。

单元 1
单元 1 单元 2 单元 2
单元 3 单元 4 单元 2
如果你有兴趣了解更多关于 VLM 的信息，我们强烈建议阅读我们关于该主题的最新博客: 视觉语言模型 (更好、更快、更强)
使用代码库
“废话少说，直接看代码” - 林纳斯·托瓦兹

在本节中，我们将引导你了解代码库。在跟随学习时，保持一个 标签页 开启以供参考会很有帮助。

以下是我们仓库的文件夹结构。为简洁起见，我们删除了一些辅助文件。

.
├── data
│ ├── collators.py
│ ├── datasets.py
│ └── processors.py
├── generate.py
├── models
│ ├── config.py
│ ├── language_model.py
│ ├── modality_projector.py
│ ├── utils.py
│ ├── vision_language_model.py
│ └── vision_transformer.py
└── train.py
架构
.
├── data
│ └── ...
├── models # 👈 你在这里
│ └── ...
└── train.py
我们按照两个知名且广泛使用的架构来建模 nanoVLM。我们的视觉主干网络 ( models/vision_transformer.py ) 是标准的视觉 transformer，更具体地说是谷歌的 SigLIP 视觉编码器。我们的语言主干网络遵循 Llama 3 架构。

视觉和文本模态通过模态投影模块进行 对齐 。该模块将视觉主干网络产生的图像嵌入作为输入，并将它们转换为与语言模型嵌入层的文本嵌入兼容的嵌入。然后将这些嵌入连接起来并输入到语言解码器中。模态投影模块由像素洗牌操作和线性层组成。

模型架构图
模型架构 (来源: 作者)
像素洗牌 减少了图像标记的数量，这有助于降低计算成本并加快训练速度，特别是对于对输入长度敏感的基于 transformer 的语言解码器。下图演示了这个概念。

像素洗牌图
像素洗牌可视化 (来源: 作者)
所有文件都非常轻量且有良好的文档说明。我们强烈建议你逐个查看它们，以更好地理解实现细节 ( models/xxx.py )

在训练时，我们使用以下预训练的主干权重:

视觉主干: google/siglip-base-patch16-224
语言主干: HuggingFaceTB/SmolLM2-135M
也可以将主干网络替换为 SigLIP/SigLIP 2 (用于视觉主干) 和 SmolLM2 (用于语言主干) 的其他变体。
训练你自己的 VLM
现在我们已经熟悉了架构，让我们换个话题，讨论如何使用 train.py 训练你自己的视觉语言模型。

.
├── data
│ └── ...
├── models
│ └── ...
└── train.py # 👈 你在这里
你可以通过以下命令启动训练:

python train.py
这个脚本是整个训练流程的一站式解决方案，包括:

数据集加载和预处理
模型初始化
优化和日志记录
配置

在任何其他操作之前，脚本从 models/config.py 加载两个配置类:

TrainConfig : 对训练有用的配置参数，如学习率、检查点路径等。
VLMConfig : 用于初始化 VLM 的配置参数，如隐藏维度、注意力头数等。
数据加载

数据流水线的核心是 get_dataloaders 函数。它:

通过 Hugging Face 的 load_dataset API 加载数据集。
组合和洗牌多个数据集 (如果提供)。
通过索引应用训练/验证分割。
将它们包装在自定义数据集 (VQADataset 、MMStarDataset ) 和整理器 (VQACollator 、MMStarCollator ) 中。
这里一个有用的标志是 data_cutoff_idx ，对于在小子集上调试很有用。
模型初始化

模型通过 VisionLanguageModel 类构建。如果你从检查点恢复，操作非常简单:

from models.vision_language_model import VisionLanguageModel

model = VisionLanguageModel.from_pretrained(model_path)
否则，你将获得一个全新初始化的模型，可选择为视觉和语言预加载主干网络。

优化器设置: 两个学习率

由于模态投影器 ( MP ) 是新初始化的，而主干网络是预训练的，优化器被分成两个参数组，每个都有自己的学习率:

MP 使用较高的学习率
编码器/解码器堆栈使用较小的学习率
这种平衡确保 MP 快速学习，同时保留视觉和语言主干网络中的知识。

训练循环

这部分相当标准但结构合理:

使用 torch.autocast 进行混合精度以提高性能。
通过 get_lr 实现带线性预热的余弦学习率调度。
每批记录令牌吞吐量 (令牌/秒) 以进行性能监控。
每 250 步 (可配置)，模型在验证集和 MMStar 测试数据集上进行评估。如果准确率提高，模型将被保存为检查点。

日志记录和监控

如果启用了 log_wandb ，训练统计信息如 batch_loss 、val_loss 、accuracy 和 tokens_per_second 将记录到 Weights & Biases 以进行实时跟踪。

运行使用元数据自动命名，如样本大小、批次大小、epoch 数、学习率和日期，全部由辅助函数 get_run_name 处理。

推送到 Hub

使用以下方法将训练好的模型推送到 Hub，供其他人查找和测试:

model.save_pretrained(save_path)
你可以轻松地使用以下方式推送它们:

model.push_to_hub("hub/id")
在预训练模型上运行推理
使用 nanoVLM 作为工具包，我们训练了一个 模型并将其发布到 Hub。我们使用了 google/siglip-base-patch16-224 和 HuggingFaceTB/SmolLM2-135M 作为主干网络。该模型在单个 H100 GPU 上对 cauldron 的约 170 万个样本训练了约 6 小时。

这个模型并不旨在与最先进的模型竞争，而是为了揭示 VLM 的组件和训练过程。

.
├── data
│ └── ...
├── generate.py # 👈 你在这里
├── models
│ └── ...
└── ...
让我们使用 generate.py 脚本在训练好的模型上运行推理。你可以使用以下命令运行生成脚本:

python generate.py
这将使用默认参数并在图像 assets/image.png 上运行查询 "What is this?"。

你可以在自己的图像和提示上使用此脚本，如下所示:

python generate.py --image path/to/image.png --prompt "你的提示在这里"
如果你想可视化脚本的核心，就是这些行:

model = VisionLanguageModel.from_pretrained(source).to(device)
model.eval()

tokenizer = get_tokenizer(model.cfg.lm_tokenizer)
image_processor = get_image_processor(model.cfg.vit_img_size)

template = f"Question: {args.prompt} Answer:"
encoded = tokenizer.batch_encode_plus([template], return_tensors="pt")
tokens = encoded["input_ids"].to(device)

img = Image.open(args.image).convert("RGB")
img_t = image_processor(img).unsqueeze(0).to(device)

print("\nInput:\n ", args.prompt, "\n\nOutputs:")
for i in range(args.generations):
gen = model.generate(tokens, img_t, max_new_tokens=args.max_new_tokens)
out = tokenizer.batch_decode(gen, skip_special_tokens=True)[0]
print(f" >> Generation {i+1}: {out}")
我们创建模型并将其设置为 eval 。初始化分词器 (用于对文本提示进行分词) 和图像处理器 (用于处理图像)。下一步是处理输入并运行 model.generate 以生成输出文本。最后，使用 batch_decode 解码输出。

图像 提示 生成结果
一张猫的图片 What is this? In the picture I can see the pink color bed sheet. I can see two cats lying on the bed sheet.
瑜伽 What is the woman doing? Here in the middle she is performing yoga
如果你想在 UI 界面中对训练好的模型运行推理，这里 有一个 Hugging Face Space 供你与模型交互。
结论
在这篇博客中，我们介绍了什么是 VLM，探讨了支撑 nanoVLM 的架构选择，并详细解释了训练和推理工作流程。

通过保持代码库轻量级和可读性，nanoVLM 旨在既作为学习工具，又作为你可以在此基础上构建的基础。无论你是想了解多模态输入如何对齐，还是想在自己的数据集上训练 VLM，这个仓库都能让你快速入门。

如果你尝试了它，并在它的基础上尝试构建，或者你只是有问题，我们都很乐意听到你的反馈。祝你探索愉快！

参考文献
GitHub - huggingface/nanoVLM: 用于训练/微调小型 VLM 的最简单、最快速的代码库。
视觉语言模型 (更好、更快、更强)
视觉语言模型详解
深入视觉语言预训练
SmolVLM: 重新定义小型高效多模态模型