使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常

1、项目

  7月4日下午，世界人工智能大会科学前沿论坛， 代季峰老师代表InternVL研究团队发布了2.0版本，中文正式名称为"书生·万象”。它是目前已知性能最强的开源多模态大模型(见数值对比表），也是国内首个在MMMU（多学科问答）上突破60的模型。数学基准MathVista的测试中、书生·万象的得分为66.3%，显著高于其他闭源商业和开源模型。在通用图表基准ChartQA、文档类基准DocVQA、信息图表类基准InfographicVQA中以及通用视觉问答基准MMBench (v1.1)中，书生万象也取得了最先进（SOTA）的表现。科学图表基准AI2D的测试中，书生万象大幅领先其他优秀的开源模型，并与商业闭源模型不相上下。

  项目的官方地址：

https://github.com/OpenGVLab/InternVL?tab=readme-ov-file

2、问题

  在本文中，使用的是最新发布的InternVL2.0版本，并且将视频作为输入，进行模型的lora微调。

​  在最新的代码（如下图），我们依据github上的教程使用shell脚本进行lora微调时，实际上就是运行internvl_chat_finetune.py文件：

​  在将视频作为模型输入时，我们会在下面这段代码中遇到报错：

 # Load the video frames using tcs_loader
 # TODO: Load videos without using tcsloader.
 image_list = self.tcs_loader(
     video_path,
     image_type='video',
     max_num_frames=self.max_num_frame,
     min_num_frames=self.min_num_frame,
     sample=self.sampling_method,
     clip=data_item.get('clip', None))

​  在加载tcs_loader时，会遇到NoneType异常，实际上就是tcs_loader为None，而为什么如此呢？我们查看代码发现，tcs_loader来自于这行代码：

tcs_loader = TCSLoader('~/petreloss.conf') if has_tcs_loader else None

​  而has_tcs_loader这个布尔值由下面这段逻辑决定：

try:
    from petrel_client.client import Client
    from petrel_client.common.config import Config
    has_tcs_loader = True
except ImportError as E:
    print('petrel_client is not installed. Using PIL to load images.')
    has_tcs_loader = False

​  查看环境得知，作者给到的环境中并不包含petrel_client这个库，这就导致了tcs_loader为None而出现NoneType异常。

3、解决方案

​  在github上，作者给出了模型推理的实例代码，其中包含了对视频文件的处理，即抽帧的方式。由此，我仿照推理的实例代码对internvl_chat_finetune文件进行修改，最终实现lora微调。

1. 首先，在LazySupervisedDataset类中加入两个方法。

   def get_index(self, bound, fps, max_frame, first_idx=0, num_segments=32):
       if bound:
           start, end = bound[0], bound[1]
       else:
           start, end = -100000, 100000
       start_idx = max(first_idx, round(start * fps))
       end_idx = min(round(end * fps), max_frame)
       seg_size = float(end_idx - start_idx) / num_segments
       frame_indices = np.array([
           int(start_idx + (seg_size / 2) + np.round(seg_size * idx))
           for idx in range(num_segments)
       ])
       return frame_indices
   
   def load_video(self, video_path, bound=None, input_size=448, max_num=1, num_segments=32):
       vr = VideoReader(video_path, ctx=cpu(0), num_threads=1)
       max_frame = len(vr) - 1
       fps = float(vr.get_avg_fps())
   
       pixel_values_list = []
       frame_indices = self.get_index(bound, fps, max_frame, first_idx=0, num_segments=num_segments)
       for frame_index in frame_indices:
           img = Image.fromarray(vr[frame_index].asnumpy()).convert('RGB')
           img = dynamic_preprocess(img, image_size=input_size, use_thumbnail=True, max_num=max_num)
           # pixel_values = [transform(tile) for tile in img]
           # pixel_values = torch.stack(pixel_values)
           pixel_values_list.append(img)
       return pixel_values_list
   

2. 其次，注释生成tcs_loader的代码，替换如下：

   # Load the video frames using tcs_loader
   # TODO: Load videos without using tcsloader.
   # image_list = self.tcs_loader(
   #     video_path,
   #     image_type='video',
   #     max_num_frames=self.max_num_frame,
   #     min_num_frames=self.min_num_frame,
   #     sample=self.sampling_method,
   #     clip=data_item.get('clip', None))
   
   image_list = self.load_video(video_path)
   

  将代码更改之后，再次运行shell脚本，就可以顺利实现lora微调。