【全网首发】使用 LoRA 微调 Qwen2.5-VL-7B-Instruct：完整流程解析

📌 引言

今天凌晨（2025 年 1 月 28 日），Qwen 团队正式发布 Qwen2.5-VL，这是 Qwen 模型家族的旗舰视觉语言模型（VLM）。相较于之前的 Qwen2-VL 版本，Qwen2.5-VL 在 图像理解、视频分析、结构化输出和视觉推理 方面取得了巨大突破。

本次发布的模型涵盖 3B、7B 和 72B 三种尺寸，并已在 Hugging Face 和 ModelScope 上开源，方便不同需求的开发者使用。

与此同时，随着 大规模视觉-语言模型（VLMs） 的快速发展，如何高效地 微调这些强大的模型 以适配特定任务，成为研究和应用中的关键挑战。然而，传统的 全参数微调 需要大量计算资源和数据，而 LoRA（Low-Rank Adaptation） 作为一种高效的 参数高效微调（PEFT） 方法，能够在 低资源环境 下快速优化大模型，使其更适用于特定任务。

因此，本文将介绍 如何使用 LoRA 技术微调 Qwen2.5-VL-7B-Instruct，并结合 SwanLab 进行训练管理和可视化分析，帮助开发者更轻松地适配该模型到自己的应用场景。

🔹 为什么选择 LoRA？

在大规模 Transformer 模型中，全参数微调需要更新数 十亿级别 的参数，不仅计算量庞大，而且训练过程中需要存储大量梯度信息，导致 显存占用极高。

LoRA 通过以下方式优化微调过程：

• 冻结原始模型权重，仅在某些关键层（如 q_proj, v_proj）上添加 低秩矩阵 进行训练；

• 显著减少训练参数，通常 LoRA 仅需 百万级别参数 参与更新，大幅降低计算资源需求；

• 更快的微调速度，仅更新少量参数，可以更快适配新任务；

• 易于部署，微调后模型可以通过 LoRA 适配层 轻松加载，而无需完整存储修改后的权重。

🛠️ 微调环境

在开始微调之前，我们需要安装相应的环境依赖（Python版本需大于等于3.9）：

pip install torch transformers datasets peft accelerate qwen-vl-utils swanlab

此外，Qwen2.5-VL 可以使用 flash-attention-2，可以通过以下命令安装（也可以不安装）：

pip install flash-a