在多模态大模型微调过程中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文记录了在实际项目中遇到的几个典型问题及解决方案。
问题1：图像尺寸不一致导致报错 在使用CLIP进行多模态微调时，原始图像数据尺寸各异，导致batch处理失败。解决方法是统一调整图像尺寸并添加padding:
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)), interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC),
transforms.ToTensor(),
])
问题2：文本token长度不一致 使用tokenizer处理文本时，未设置max_length参数导致batch无法对齐。建议在预处理阶段固定序列长度:
from transformers import AutoTokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 固定最大长度
encoded = tokenizer(text, max_length=512, padding=True, truncation=True)
问题3：模态间数据对齐缺失 在构建多模态数据集时，图像和文本未正确对应。建议使用DataFrame结构存储，确保每条记录的图像ID与文本ID一致。
这些经验有助于避免在生产环境中重复踩坑。
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