（一）关于InternVL2的简单介绍
InternVL2模型系列
这是InternVL2模型的官方github地址，InternVL2是继InternVL1.5后上海人工智能实验室发布的新版多模态大模型，它拥有多个不同规模大小的尺寸，它的模型尺寸以及对应的视觉、语言模块如下：
| 模型尺寸 | 视觉模块 | 语言模块 |
|---|---|---|
| InternVL2‑1B | InternViT‑300M‑448px | Qwen2‑0.5B‑Instruct |
| InternVL2‑2B | InternViT‑300M‑448px | internlm2‑chat‑1‑8b |
| InternVL2‑4B | InternViT‑300M‑448px | Phi‑3‑mini‑128k‑instruct |
| InternVL2‑8B | InternViT‑300M‑448px | internlm2_5‑7b‑chat |
| InternVL2‑26B | InternViT‑6B‑448px‑V1‑5 | internlm2‑chat‑20b |
| InternVL2‑40B | InternViT‑6B‑448px‑V1‑5 | Nous‑Hermes‑2‑Yi‑34B |
| InternVL2-Llama3-76B | InternViT‑6B‑448px‑V1‑5 | Hermes‑2‑Theta‑Llama‑3‑70B |
可以看到模型的尺寸种类包含了从1B到76B，基本可以覆盖绝大多数的需求范围，更详细的表格说明可以点开上面链接查看。在后续的系列文章中我将以InternVL2‑4B作为样例进行说明（其它尺寸模型的使用基本一致），如果你的环境资源有限，那么可以以InternVL2‑1B模型作为上手的选择。
InternVL2可以用来做什么
其实这个问题也是本系列文章的核心，我们要用InternVL2来做什么？
多模态大模型的能力就是通过输入目标图像+文本描述信息->模型针对图像的回答，针对这个能力后续的文章将会讲解如何让InternVL2去做比YOLO等检测模型更高精度、更高召回率的目标检测任务。
当然InternVL2相比于其它多模态拥有更多的下游任务选项，而上面的检测任务相对较为复杂。完成检测任务后其它任务也可以相通。
InternVL2目标检测任务的效果
该系列文章以实际的项目结果作为导向编写。本次实验中使用了多个尺寸的InternVL2模型进行了目标检测验证，包括InternVL2‑1B、InternVL2‑4B、InternVL2-8B等不同尺寸，训练完成后按照检测模型的方式设置IOU在复杂的自定义数据集的多个类别标签上计算PR值，得到的最佳结果为精确率=0.912，召回率=0.935，相比于同样数据集训练后的YOLO系列有巨大的提升。
在测试的多个多模态大模型中InternVL2比其它模型（例如LAVA、MiniCPM-V等），如果策略选择更好那参数量更少的同时效果会更好，所以这个系列选择以InternVL2多模态大模型进行讲解。
看完InternVL2系列能收获什么
一个详细、完整的多模态大模型教程，从环境安装到部署实用
1. 环境安装
会借鉴官网给的教程提供InternVL2的环境安装方式，并且会提供一些自己遇到的错误问题和解决方式。
2. 数据集制作
关于InternVL2如何制作目标检测数据集提供完整的python脚本，通过将原来img->xml对应的经典检测数据集格式转换成GPT对话格式，无缝参与训练。
数据集的制作会有一些小技巧来提高PR值（精确率、召回率），这对训练来说相当重要，官网是没有提供的。
如何自定义文字描述类标签更合适。
3. InternVL2微调
提供InternVL2的整个训练流程，包括模型下载、文件配置、参数修改、lora微调（或者full微调）、训练策略。其中最重要的就是训练策略，InternVL2或者说多模态的训练方式和传统的模型训练有较大的区别，如果没有正确或者说合适的训练策略那训练的效果将会很差。并且一通百通，其它的多模态例如LLAVA、MiniCPM-V等都适用。
！！！非指定性目标检测，如果你看InternVL2的检测任务文档，你会发现他做的是指定性目标检测，这种检测任务适用性很差，你需要在提问中指定需要检测的目标，这一点在后续的《关于InternVL2的数据制作（如何制作YOLO类型的定位数据集）》和训练章节中会讲解并改变这种检测任务，让它更适用。
4. 单卡、多卡推理
如何对训练完成的模型进行推理，包括lora合并、缺失文件补全等。
5.如何评估InternVL2模型
通过制作脚本计算目标检测使用的混淆矩阵，返回多模态模型在测试集上的精度、召回率等指标，更加直观展现模型的好坏与每个类别的情况，以便针对性调整。
6.对InternVL2模型进行加速
通过加速后InternVL2模型会比Transformers模型的推理快一倍，效果相当的可观！！！
7. InternVL2的模型结构
分析InternVL2的模型结构，主要是语言层、视觉层以及校准层，其中InternVL2的模型和其它多模态还有点不一样。
8. InternVL2（多模态模型）的分享
长期会分享一些平时使用InternVL2等多模态模型在实践中的相关知识，例如断点继续训练、如何使用vscode调试多模态大模型、优化推理时间等等。
目前Mini-InternVL已经发布了，根据官网描述只需要原来模型5%的参数量就能实现对应尺寸模型90%以上的性能。本系列应该也是可以适应Mini-InternVL的，后续也会发布关于Mini-InternVL的相关文章。