roboflow/maestro

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

What it solves

Maestro는 멀티모달(시각-언어) 모델의 미세 조정이라는 복잡한 과정을 단순화합니다. 설정, 데이터 로딩, 훈련 루프 설정 등을 위한 반복적인 보일러플레이트 코드를 작성할 필요가 없어 개발자가 특정 작업에 집중할 수 있게 해줍니다.

How it works

Maestro는 훈련을 위한 베스트 프랙티스를 캡슐화한 통합 CLI 및 Python SDK를 제공합니다. 일관된 JSONL 데이터 형식을 사용하여 데이터 처리를 간소화하고 특정 모델을 위한 즉시 사용 가능한 레시피를 제공합니다. LoRA, QLoRA 및 그래프 프리징(graph freezing)과 같은 효율적인 훈련 기술을 지원하여 하드웨어 요구 사항을을 줄입니다.

Who it’s for

Florence-2, PaliGemma 2, Qwen2.5-VL과 같은 시각-언어 모델(VLMs)을 객체 탐지나 JSON 데이터 추출과 같은 작업을 위해 빠르게 미세 조정하려는 개발자와 AI 연구자입니다.

Highlights

  • Broad Model Support: Florence-2, PaliGemma 2, Qwen2.5-VL을 위한 즉시 사용 가능한 레시피.
  • Flexible Interface: 명령줄 인터페이스 또는 더 많은 제어를 위한 Python API를 통해 실행할 수 있습니다.
  • Efficient Training: LoRA, QLoRA 및 그래프 프리징(graph freezing)을 지원하여 메모리 사용량을 낮춥니다.
  • ** wysokie-level abstraction**: 재현성, 데이터 준비, 훈련 루프 설정을 자동으로 처리합니다.