roboflow/maestro

streamline the fine-tuning process for multimodal models: PaliGemma 2, Florence-2, and Qwen2.5-VL

What it solves

Maestro は、マルチモーダル（視覚言語）モデルのファインチューニングという複雑なプロセスを簡素化します。設定、データの読み込み、トレーニングループの設定などの繰り返しのボイラープレートコードを書く必要がなくなり、開発者が特定のタスクに集中できるようになります。

How it works

Maestro は、トレーニングのベストプラクティスをカプセル化する統一された CLI と Python SDK を提供します。一貫性のある JSONL データ形式を使用してデータ処理をストリームライン化し、特定のモデル向けの即座に使用可能なレシピを提供します。LoRA、QLoRA、およびグラフフリーズ（graph freezing）のような効率的なトレーニング技術をサポートしています。

Who it’s for

Florence-2、PaliGemma €、PaliGemma 2、Qwen2.5-VL などの視覚言語モデル（VLMs）を、物体検出や JSON データ抽出などのタスクのために迅速にファインチューニングしたい開発者や AI 研究者です。

Highlights

  • Broad Model Support: Florence-2、PaliGemma 2、Qwen2.5-VL 用の即座に使用可能なレシピ。
  • Flexible Interface: コマンドラインインターフェースまたは、より多くの制御を行うための Python API を介して起動できます。
  • Efficient Training: LoRA、QLoRA、およびグラフフリーズ（graph freezing）をサポートして、メモリ使用量を低減します。
  • ** wysokie-level abstraction**: 再現性、データの準備、トレーニングループの設定を自動的に処理します。