联合训练系统中模型版本控制实践记录

联合训练系统中模型版本控制实践记录

在多模态大模型联合训练实践中，模型版本控制是确保实验可复现性和训练稳定性的重要环节。本文记录了一套完整的版本控制方案，适用于图像+文本联合训练系统。

数据处理流程

首先建立数据管道的版本控制机制：

import hashlib
import json

class DataVersionManager:
    def __init__(self):
        self.version_map = {}
    
    def generate_data_version(self, data_config):
        config_str = json.dumps(data_config, sort_keys=True)
        return hashlib.md5(config_str.encode()).hexdigest()[:8]
    
    def get_processed_data_path(self, base_path, version):
        return f"{base_path}/version_{version}"

# 使用示例
version_manager = DataVersionManager()
data_config = {
    "image_transform": ["resize_224", "normalize"],
    "text_transform": ["lowercase", "tokenize"],
    "augmentation": True
}
version = version_manager.generate_data_version(data_config)
processed_path = version_manager.get_processed_data_path("/data/processed", version)

模型融合方案

采用模块化版本控制，将图像和文本分支分别管理：

import torch.nn as nn

# 模型版本管理类
class ModelVersionControl:
    def __init__(self, model_config):
        self.model_config = model_config
        self.version = self._generate_version()
        
    def _generate_version(self):
        config_str = json.dumps(self.model_config, sort_keys=True)
        return hashlib.md5(config_str.encode()).hexdigest()[:8]
    
    def build_model(self):
        # 构建图像分支
        image_branch = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
        )
        
        # 构建文本分支
        text_branch = nn.LSTM(100, 128, batch_first=True)
        
        # 融合层
        fusion_layer = nn.Linear(64*7*7 + 128, 256)
        
        return nn.ModuleList([image_branch, text_branch, fusion_layer])

实验复现步骤

1. 确保数据版本一致：data_version = "a1b2c3d4"
2. 模型参数版本匹配：model_version = "e5f6g7h8"
3. 配置文件统一管理：

   # 实验配置
   experiment.yaml
   data_version: "a1b2c3d4"
   model_version: "e5f6g7h8"
   training_config:
     batch_size: 32
     learning_rate: 0.001
   

通过这套版本控制系统，可确保不同实验间的可复现性，有效避免模型训练过程中的版本混乱问题。