联合训练系统中模型版本管理实践记录
在多模态大模型联合训练场景下，模型版本管理是确保训练稳定性和可复现性的关键环节。本文记录了我们在图像-文本联合训练系统中的版本管理实践。
数据处理流程
首先，我们建立统一的数据管道：
# 数据预处理流水线
pipeline = Compose([
Resize((224, 224)),
Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
ToTensor(),
])
模型融合方案
我们采用分层版本管理：
- 基础模型版本：使用ResNet50作为视觉编码器，版本v1.0
- 文本模型版本：BERT-base作为语言编码器，版本v2.0
- 联合模型版本：基于上述组件构建，版本v3.1
实践步骤
- 创建版本目录结构：
models/
├── vision_encoder/v1.0/
│ ├── config.json
│ └── model.pth
├── text_encoder/v2.0/
└── fusion_model/v3.1/
├── config.json
├── vision_weights.pth
└── text_weights.pth
- 版本控制脚本：
import os
import shutil
def version_control(model_path, version):
# 创建版本目录
version_dir = f"models/{model_path}/{version}"
os.makedirs(version_dir, exist_ok=True)
# 复制模型文件
shutil.copy(f"{model_path}/model.pth", f"{version_dir}/model.pth")
# 记录版本信息
with open(f"{version_dir}/version.txt", 'w') as f:
f.write(f"{version}\n{datetime.now()}")
- 训练时指定版本：
# 启动训练任务
!python train.py \
--vision_version v1.0 \
--text_version v2.0 \
--fusion_version v3.1
通过这套方案，我们实现了模型版本的精确控制和快速回滚能力。
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