本文档提供了一个结合ModelScope模型库，支持Chinese-CLIP利用知识蒸馏的方法进行微调训练的示例。通过知识蒸馏的功能，可以使用大模型（如较大规模版本的Chinese-CLIP或其他ModelScope支持的图像表征模型）蒸馏较小规模Chinese-CLIP，进一步提升Chinese-CLIP的图像检索（图到图召回）能力。使用的Teacher model由ModelScope提供，Chinese-CLIP全系列目前均已上线ModelScope。
- Turing、Ampere、Ada、Hopper架构的Nvidia GPU显卡（如H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080），Nvidia各架构对应显卡型号可参见此文档表格。
- CUDA 11.4及以上版本。
- Pytorch 1.12及以上版本。
- requirements.txt要求的其他依赖项
- ModelScope：通过执行
pip install modelscope安装ModelScope。
在Chinese-CLIP finetune中对于图像端应用知识蒸馏并不复杂。只需要在finetune的sh脚本中加入--distllation配置项。
然后在配置项--teacher-model-name填入所要使用的Teacher model名称。现在支持的Teacher model包括以下四种。
| Teacher model | 模型介绍 |
| damo/multi-modal_clip-vit-huge-patch14_zh | CLIP模型-中文-通用领域-huge |
| damo/multi-modal_clip-vit-large-patch14_zh | CLIP模型-中文-通用领域-large |
| damo/multi-modal_team-vit-large-patch14_multi-modal-similarity | TEAM图文检索模型-中文-large |
| damo/multi-modal_rleg-vit-large-patch14 | RLEG生成式多模态表征模型-英文-large |
最后在配置项--kd_loss_weight填入蒸馏损失的权值，默认值是0.5。
其中各配置项定义如下：
distllation: 是否启用知识蒸馏微调模型图像端。teacher-model-name: 指定使用的Teacher model。目前支持以上四个Teacher model，如填入damo/multi-modal_team-vit-large-patch14_multi-modal-similarity。kd_loss_weight（可选）: 蒸馏损失的权值，默认值是0.5。
我们提供了样例脚本run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base_distllation.sh，使用的是TEAM图文检索模型-中文-large作为Teacher model。
这里是我们模型(finetune+distillation) vs 预训练模型 vs finetune模型的图像检索Top10结果。左上角图像作为query，右边按顺序Top1到Top10检索结果。本次实验的support数据集有10万电商数据量（包括鞋子、衣服、裤子等物品）。
我们方法的优势：
- 符合检索任务基本要求：在保证了类目相似性的前提下，很好实现了图像相似性。
- 性能好且速度快：通过蒸馏的方法，使得base模型有着large模型类似的检索效果。并且部署到CPU，检索推理时间控制在了100ms以内。
相关解决方案已经上线阿里云PAI-DSW Gallery。在PAI-DSW Gallery提供对应的Notebook，支持用户利用自有数据构建专属搜索模型。