我用llamafactroy lora在云端autodl微调了Qwen2.5-vl-7B模型，并且已成功导出，用的是完整的medtrinity-25m医疗图像文本数据集——（脑部CT），数据集里包含了脑部CT图像(有特定的ROI区域，可以说是病灶位置)、图像ID、图像描述。实现了类似于脑部CT医疗小助手的功能，例如：上传脑部CT图，输入描述这种图片并给出你的诊断结果。系统就会给用户相应输出 我现在想去搭建测试集来评估我这个微调后的模型，我找不到相应的数据集来测试 我想用llamafactory评估微调后的多模态大模型 最好是有教程或者视频带我一步一步的进行评测

<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于如何评估微调后的多模态大模型Qwen2.5-vl-7B的问题，特别是使用LlamaFactory工具，涉及脑部CT图像的数据集和评估方法。首先，我需要理解用户的具体需求。用户提到了医疗图像，特别是脑部CT，所以需要找到相关的公开数据集。同时，用户需要详细的教程或视频指导，可能对LlamaFactory不太熟悉。 首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容。引用[1]提到了多任务训练流程，包括视觉编码器将图像编码为特征，结合文本输入到LLM中，以及一些训练参数设置。这可能与微调后的评估有关，但用户现在关注的是评估阶段。引用[2]介绍了视觉大模型的应用，比如图像分类、目标检测等，但用户需要的是医疗领域的评估数据集。 接下来，我需要确定用户可能需要的步骤：寻找合适的医疗CT数据集、使用LlamaFactory进行评估的步骤、评估方法的设计，以及教程资源。我需要确保数据集是公开可用的，并且适用于多模态模型。例如，BraTS数据集是脑肿瘤分割的常用数据集，可能符合用户需求。另外，用户可能需要将数据集转换为适合多模态模型输入的格式，比如结合图像和文本描述。 关于LlamaFactory的使用，我需要查阅是否有官方文档或社区教程支持多模态模型的评估。可能用户需要将Qwen2.5-vl-7B集成到LlamaFactory中，配置评估参数，加载测试集，并运行评估脚本。此外，评估指标方面，医疗图像可能需要Dice系数、敏感性等，但如果是多模态任务，比如问答或描述生成，可能需要BLEU、ROUGE等自然语言处理指标。 用户可能需要具体的代码示例，比如如何准备数据集、配置评估流程。同时，视频指导资源可能有限，但可以推荐相关的GitHub仓库或社区论坛。另外，需要注意用户是否有足够的计算资源，比如GPU显存，来处理脑部CT图像，这些图像通常较大，可能需要预处理。 可能的问题点：LlamaFactory是否支持多模态模型的评估？可能需要用户自行扩展或调整现有工具。另外，医疗数据集的隐私问题，确保用户使用公开数据集。如果用户的数据是私有的，可能需要指导如何构建测试集。 总结步骤应该是：数据集准备、环境配置、评估流程设置、指标计算、结果分析。需要分步骤详细说明，并确保每个环节都有对应的解决方案或资源推荐。同时，生成相关问题，可能涉及数据集选择、评估指标、工具使用中的常见问题等。</think>### 分步解答：使用LlamaFactory评估微调后的Qwen2.5-vl-7B模型 #### 一、数据集准备 1. **医疗CT图像数据集推荐**： - **BraTS 2023**[^3]：包含多模态脑肿瘤MRI和CT数据，附带肿瘤区域分割标注，适用于分割任务评估。 - **Head CT Hemorrhage**[^4]：Kaggle公开数据集，含脑出血CT图像及分类标签，适用于病理检测任务。 - **自定义数据集构建**：若需结合文本描述，可参考格式： ```json { "image_path": "ct_001.png", "question": "该CT图像是否显示脑出血？", "answer": "是，右侧基底节区存在高密度影" } ``` 2. **数据集预处理**： - 图像标准化：统一调整为$224 \times 224$分辨率，Hounsfield单位截断至$[-1000, 2000]$。 - 文本对齐：将医学问题与答案转换为多轮对话格式（LlamaFactory支持的输入格式）。 #### 二、LlamaFactory环境配置 1. **安装依赖**： ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt ``` 2. **模型与数据配置**： - 修改`data/dataset_info.json`，添加自定义数据集： ```json "medical_ct_qa": { "file_name": "medical_ct.json", "columns": {"images": "image_path", "conversations": "conversations"} } ``` - 在`model_args.yaml`中指定模型路径： ```yaml model_name_or_path: /path/to/qwen2.5-vl-7b ``` #### 三、评估流程 1. **启动评估脚本**： ```bash python src/evaluate.py \ --stage sft \ --do_predict True \ --dataset medical_ct_qa \ --finetuning_type full \ --output_dir eval_results \ --plot_loss False ``` 2. **关键参数解析**： - `--per_device_eval_batch_size`：根据显存调整（建议4-8） - `--max_source_length`：输入文本最大长度（建议512） - `--max_target_length`：输出文本最大长度（建议256） 3. **多模态评估示例代码**： ```python from llmtuner import ChatModel model = ChatModel(dict( model_name_or_path="Qwen/Qwen2.5-VL-7B", template="qwen", visual_encoder="openai/clip-vit-large-patch14-336" )) response = model.chat([ {"image": "ct_001.png"}, {"text": "请描述病变区域的位置和特征"} ]) print(response[0].response_text) ``` #### 四、评估指标设计 1. **医学图像任务指标**： - **分割任务**：Dice系数$Dice = \frac{2|X \cap Y|}{|X| + |Y|}$，Hausdorff距离 - **分类任务**：准确率$Acc = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$，F1分数$F1 = \frac{2 \cdot P \cdot R}{P + R}$ 2. **多模态问答评估**： - **自动评估**：使用BLEU-4[^5]、ROUGE-L[^6]对比生成答案与标准答案 - **人工评估**：设计医学专家评分表（如5分量表：准确性/完整性/临床相关性） #### 五、可视化评估工具 1. **Gradio交互界面**： ```python import gradio as gr demo = gr.Interface( fn=model.stream_chat, inputs=[gr.Image(type="filepath"), gr.Textbox()], outputs=gr.Textbox() ) demo.launch(server_name="0.0.0.0") ``` 2. **结果分析建议**： - 混淆矩阵分析常见错误类型（如将水肿误判为出血） - 注意力可视化：使用`torchcam`库生成模型关注区域热力图