1. 目录结构树与作用说明

Qwen-VL-master/
├── finetune.py                # 训练/微调主脚本
├── openai_api.py              # OpenAI API 兼容服务，提供模型推理接口
├── web_demo_mm.py             # 多模态 Web 演示服务入口
├── requirements.txt           # 主依赖包清单
├── requirements_openai_api.txt# OpenAI API 服务专用依赖
├── requirements_web_demo.txt  # Web Demo 专用依赖
├── Dockerfile.*               # 多种 Docker 部署方案
├── assets/                    # 资源文件（如模型、教程等）
│   └── mm_tutorial/           # 多模态教程及 notebook
├── eval_mm/                   # 多模态评测相关代码
│   ├── evaluate_caption.py    # 图像描述评测
│   ├── evaluate_vqa.py        # VQA（视觉问答）评测
│   ├── mmbench/               # MMBench 多模态基准评测
│   ├── mme/                   # MME 多模态评测
│   └── seed_bench/            # SEED 多模态评测
├── finetune/                  # 微调相关配置与脚本
│   ├── ds_config_zero2.json   # DeepSpeed 分布式训练配置
│   └── finetune_*.sh          # 微调脚本（多种方案）
├── touchstone/                # 评测/基准相关文档
├── .github/                   # GitHub issue 模板
├── README*.md                 # 项目说明文档（多语言）
├── FAQ*.md                    # 常见问题解答（多语言）

2. 核心架构与数据流向

• 入口：

  • Web 演示：web_demo_mm.py（启动 Flask/FastAPI 服务，接收用户请求）
  • API 服务：openai_api.py（兼容 OpenAI API，供外部调用）
  • 训练/微调：finetune.py（命令行运行，加载数据与模型，执行训练流程）

• 数据流向：

  1. 用户通过 Web 或 API 发起请求（如上传图片、输入文本）。
  2. 请求进入 Web 服务或 API 服务入口（web_demo_mm.py 或 openai_api.py）。
  3. 服务加载预训练模型（本地或云端），调用推理接口进行处理。
  4. 结果返回前端页面或 API 响应。
  5. 评测脚本（如 evaluate_vqa.py）可批量处理数据集，输出评测结果。

• 训练流程：

  1. 通过 finetune.py 加载数据集与模型配置。
  2. 结合 DeepSpeed 配置（如 ds_config_zero2.json）进行分布式训练。
  3. 训练结果保存至指定路径，供后续推理或评测使用。

3. 关键模块解析

1）finetune.py

• 功能：负责模型的微调训练，支持分布式与多种微调策略。
• 代码片段（伪代码示例）：

  # 加载模型与数据集
  model = load_model(config)
  dataset = load_dataset(path)
  # 训练主循环
  for epoch in range(num_epochs):
      for batch in dataset:
          loss = model.train_step(batch)
          optimizer.step()
  # 保存模型
  model.save(output_path)
  

2）openai_api.py

• 功能：实现 OpenAI API 兼容接口，外部可通过标准 API 调用本地模型。
• 代码片段（伪代码示例）：

  from flask import Flask, request, jsonify
  app = Flask(__name__)
  
  @app.route('/v1/chat/completions', methods=['POST'])
  def chat():
      data = request.json
      response = model.generate(data['messages'])
      return jsonify(response)
  

3）web_demo_mm.py

• 功能：多模态 Web 演示服务，支持图片/文本输入，返回模型推理结果。
• 代码片段（伪代码示例）：

  # 启动 Web 服务
  app = FastAPI()
  
  @app.post("/predict")
  def predict(image: UploadFile, text: str):
      result = model.infer(image, text)
      return {"result": result}
  

4）评测脚本（如 evaluate_vqa.py）

• 功能：批量评测模型在 VQA、Caption 等任务上的表现，输出准确率等指标。
• 代码片段（伪代码示例）：

  # 加载评测数据
  for sample in eval_data:
      pred = model.predict(sample['image'], sample['question'])
      if pred == sample['answer']:
          correct += 1
  accuracy = correct / total
  

5）核心数据模型设计

• 模型结构：以 Transformer 为主，支持多模态输入（文本+图片）
• 数据格式：常见为 JSON、图片文件、文本文件等
• 配置文件：如 DeepSpeed 的 JSON 配置，定义分布式训练参数