python版本要求3.10以上安装swiftpip install ms-swift -U数据集格式{ “messages”: [{“role”: “user”, “content”: “\n请描述这张图片的内容”},{“role”: “assistant”, “content”: “这是一张包含…”} ], “images”: [“./images/test_image.jpg”] }微调代码swift sft–model /root/autodl-tmp/Qwen3-VL-2B-Thinking \ # 替换为您的 Qwen3-VL 模型路径–dataset /root/autodl-tmp/dataset/images.json \ # 替换为您的训练集路径–val_dataset /root/autodl-tmp/dataset/images.json \ # 替换为您的验证集路径–output_dir ./output_qwen3vl \ # 模型输出目录–train_type lora \ # 使用 LoRA 微调–torch_dtype bfloat16 \ # 混合精度训练–num_train_epochs 1 \ # 训练轮数–per_device_train_batch_size 1 \ # 单卡批次大小–gradient_accumulation_steps 2 \ # 梯度累积步数–learning_rate 1e-4 \ # 学习率–lora_rank 8 \ # LoRA 秩–lora_alpha 32 \ # LoRA Alpha–target_modules all-linear \ # 微调目标模块–freeze_vit true \ # 冻结视觉编码器节省显存–freeze_aligner true \ # 冻结对齐层–attn_impl flash_attn \ # 使用 Flash-Attention 加速–gradient_checkpointing true \ # 开启梯度检查点进一步节省显存–max_length 4096 \ # 最大序列长度–save_steps 100 \ # 每100步保存一次权重–logging_steps 20 # 每20步打印一次日志报错 ValueError: remaining_argv: [‘–train_type’, ‘lora’] 说明框架无法识别 --train_type 这个参数。这是因为在较新版本的 ms-swift 中参数名称发生了变更。–train_type 已经被重命名为 --tuner_typeswift sft–model /root/autodl-tmp/Qwen3-VL-2B-Thinking–dataset /root/autodl-tmp/dataset/images.json–val_dataset /root/autodl-tmp/dataset/images.json–output_dir ./output_qwen3vl–tuner_type lora–torch_dtype bfloat16–num_train_epochs 1–per_device_train_batch_size 1–gradient_accumulation_steps 2–learning_rate 1e-4–lora_rank 8–lora_alpha 32–target_modules all-linear–freeze_vit true–freeze_aligner true–attn_impl flash_attn–gradient_checkpointing true–max_length 4096–save_steps 100–logging_steps 20参考网址https://github.com/modelscope/ms-swift