diff --git "a/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/compare_qwen3_vl_infer.py" "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/compare_qwen3_vl_infer.py"
new file mode 100644
index 00000000..d16533e5
--- /dev/null
+++ "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/compare_qwen3_vl_infer.py"	
@@ -0,0 +1,203 @@
+import os
+import sys
+from typing import List, Tuple
+
+import torch
+from datasets import load_dataset
+from peft import PeftModel
+from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoConfig
+import importlib
+
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+
+
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image."
+# 使用本地基础模型与LoRA目录
+# BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# PEFT_DIR = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+PEFT_DIR = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+# 是否在内存内合并LoRA（不落盘）
+MERGE_LORA_IN_MEMORY = True
+NUM_TEST_SAMPLES = 5
+
+DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+DTYPE = torch.bfloat16 if DEVICE.type == "cuda" else torch.float32
+
+
+def load_backbone(model_id: str):
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), trust_remote_code=True)
+    arch = (config.architectures or [None])[0]
+    module_name = f"transformers.models.{config.model_type}.modeling_{config.model_type}"
+    module = importlib.import_module(module_name)
+    model_cls = getattr(module, arch)
+
+    model = model_cls.from_pretrained(
+        model_id,
+        cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"),
+        device_map="auto" if DEVICE.type == "cuda" else None,
+        trust_remote_code=True,
+    )
+    model.to(dtype=DTYPE)
+    
+    return model, tokenizer, processor
+
+
+def load_lora_model(peft_dir: str, base_model_id: str = BASE_MODEL_ID):
+    if not os.path.isdir(peft_dir):
+        raise FileNotFoundError(f"未找到微调模型目录: {peft_dir}")
+
+    # 基座
+    base_model, _base_tok, _base_proc = load_backbone(base_model_id)
+
+    # 先加载LoRA
+    peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, peft_dir)
+    model = peft_model
+    if MERGE_LORA_IN_MEMORY:
+        try:
+            model = peft_model.merge_and_unload()
+            print("LoRA内存合并成功。")
+        except Exception:
+            print("警告: LoRA内存合并失败，继续使用未合并模型。")
+            # 合并失败则退回未合并模型
+            model = peft_model
+    model.to(dtype=DTYPE)
+    model.eval()
+
+
+    # tokenizer/processor 优先从LoRA目录读取，保证chat_template与词表一致
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(peft_dir, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(peft_dir, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    return model, tokenizer, processor
+
+
+def build_inputs(processor, image, prompt_text: str):
+    messages = [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {"type": "image", "image": image},
+                {"type": "text", "text": prompt_text},
+            ],
+        }
+    ]
+    text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+    inputs = processor(text=[text], images=image_inputs, videos=video_inputs, do_resize=True)
+    return inputs
+
+
+def ensure_block_dollars(text: str) -> str:
+    if text is None:
+        return "$$$$"
+    s = str(text).strip()
+    if s.startswith("$$") and s.endswith("$$"):
+        return s
+    if s.startswith("$") and s.endswith("$") and not s.startswith("$$") and not s.endswith("$$"):
+        inner = s[1:-1].strip()
+        return f"$${inner}$$"
+    if s.count("$$") >= 2:
+        return s
+    return f"$${s}$$"
+
+
+@torch.inference_mode()
+def generate_answer(model, tokenizer, processor, image, max_new_tokens: int = 512) -> str:
+    inputs = build_inputs(processor, image, PROMPT_TEXT)
+
+    input_ids = torch.as_tensor(inputs["input_ids"], device=DEVICE)
+    if input_ids.ndim == 1:
+        input_ids = input_ids.unsqueeze(0)
+    attention_mask = inputs.get("attention_mask", None)
+    if attention_mask is not None:
+        attention_mask = torch.as_tensor(attention_mask, device=DEVICE)
+        if attention_mask.ndim == 1:
+            attention_mask = attention_mask.unsqueeze(0)
+
+    pixel_values = inputs.get("pixel_values")
+    pixel_values = torch.as_tensor(pixel_values, device=DEVICE)
+
+    image_grid_thw = inputs.get("image_grid_thw")
+    image_grid_thw = torch.as_tensor(image_grid_thw, device=DEVICE)
+
+    gen_kwargs = {
+        "input_ids": input_ids,
+        "pixel_values": pixel_values,
+        "max_new_tokens": max_new_tokens,
+        "do_sample": False,
+        "use_cache": True,
+    }
+    if attention_mask is not None:
+        gen_kwargs["attention_mask"] = attention_mask
+    if image_grid_thw is not None:
+        gen_kwargs["image_grid_thw"] = image_grid_thw
+
+    outputs = model.generate(**gen_kwargs)
+    gen_seq = outputs[0].tolist()
+    prompt_len = input_ids.shape[1]
+    gen_ids = gen_seq[prompt_len:]
+    text = tokenizer.decode(gen_ids, skip_special_tokens=True)
+    return text.strip()
+
+
+def main():
+    print("Loading dataset linxy/LaTeX_OCR (synthetic_handwrite)...")
+    ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+    ds = ds.shuffle(seed=222)
+    # test_split = ds["train"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+    test_split = ds["test"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+
+    print("Loading base model...")
+    base_model, base_tokenizer, base_processor = load_backbone(BASE_MODEL_ID)
+    try:
+        if hasattr(base_model, "gradient_checkpointing"):
+            base_model.gradient_checkpointing_disable()
+        if hasattr(base_model, "config"):
+            base_model.config.use_cache = True
+        if hasattr(base_model, "generation_config") and base_model.generation_config is not None:
+            base_model.generation_config.use_cache = True
+    except Exception:
+        pass
+    base_model.eval()
+
+    print(f"Loading LoRA fine-tuned model from: {PEFT_DIR}")
+    try:
+        lora_model, lora_tokenizer, lora_processor = load_lora_model(PEFT_DIR, BASE_MODEL_ID)
+        try:
+            if hasattr(lora_model, "gradient_checkpointing"):
+                lora_model.gradient_checkpointing_disable()
+            if hasattr(lora_model, "config"):
+                lora_model.config.use_cache = True
+        except Exception:
+            pass
+    except Exception as e:
+        print(f"加载微调模型失败: {e}")
+        print("仅对基础模型进行推理对比。")
+        lora_model = None
+        lora_tokenizer = base_tokenizer
+        lora_processor = base_processor
+
+    print(f"\n===== Inference Comparison on {NUM_TEST_SAMPLES} samples =====\n")
+    for idx, sample in enumerate(test_split):
+        image = sample["image"]
+        gt = sample.get("text", "")
+        print(f"[Sample {idx}]------------------------------")
+        print(f"GT: {ensure_block_dollars(gt)}")
+
+        base_pred = ensure_block_dollars(generate_answer(base_model, base_tokenizer, base_processor, image))
+        print(f"Base: {base_pred}")
+
+        if lora_model is not None:
+            lora_pred = ensure_block_dollars(generate_answer(lora_model, lora_tokenizer, lora_processor, image))
+            print(f"LoRA: {lora_pred}")
+        else:
+            print("LoRA: <not loaded>")
+
+        print()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git "a/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/requirements.txt" "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/requirements.txt"
new file mode 100644
index 00000000..138be75d
--- /dev/null
+++ "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/requirements.txt"	
@@ -0,0 +1,20 @@
+notebook==7.4.7
+numpy<2.0
+# numpy 如果报错可以尝试对numpy进行更新
+datasets==4.2.0
+peft==0.17.1
+accelerate==1.10.1
+mpmath==1.3.0
+networkx==3.4.2
+regex==2025.9.18
+sympy==1.14.0
+tokenizers==0.22.1
+torch==2.8.0
+torchvision>=0.23.0
+transformers>=4.41.2
+triton==3.4.0
+qwen-vl-utils==0.0.14
+matplotlib>=3.10.7
+modelscope==1.30.0
+python-dotenv>=1.1.1
+swanlab
\ No newline at end of file
diff --git "a/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/train_qwen3_vl.py" "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/train_qwen3_vl.py"
new file mode 100644
index 00000000..76f89304
--- /dev/null
+++ "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR/train_qwen3_vl.py"	
@@ -0,0 +1,285 @@
+import os
+
+import torch
+from typing import Any, Dict, List
+
+from datasets import load_dataset
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
+from transformers import (
+    TrainingArguments,
+    Trainer,
+    AutoProcessor,
+    AutoTokenizer,
+    AutoConfig,
+)
+import importlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
+from dotenv import load_dotenv
+
+
+class Qwen3VLDataCollator:
+
+    def __init__(self, tokenizer):
+        self.tokenizer = tokenizer
+
+    def __call__(self, features: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
+        input_id_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["input_ids"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+        attention_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["attention_mask"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+        label_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["labels"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+
+        max_length = max(t.size(0) for t in input_id_tensors)
+        pad_id = (
+            self.tokenizer.pad_token_id
+            if getattr(self.tokenizer, "pad_token_id", None) is not None
+            else self.tokenizer.eos_token_id
+        )
+        if pad_id is None:
+            raise ValueError("pad_token_id 与 eos_token_id 均为 None，无法进行padding。")
+
+        input_ids = torch.full((len(features), max_length), pad_id, dtype=torch.long)
+        attention_mask = torch.zeros((len(features), max_length), dtype=torch.long)
+        labels = torch.full((len(features), max_length), -100, dtype=torch.long)
+
+        for idx, (ids, attn, lbl) in enumerate(zip(input_id_tensors, attention_tensors, label_tensors)):
+            length = ids.size(0)
+            input_ids[idx, :length] = ids
+            attention_mask[idx, :length] = attn
+            labels[idx, :length] = lbl
+
+        pixel_tensors = []
+        for sample in features:
+            pv = sample["pixel_values"]
+            if not isinstance(pv, torch.Tensor):
+                pv = torch.tensor(pv, dtype=torch.float32)
+            pixel_tensors.append(pv)
+        pixel_values = torch.cat(pixel_tensors, dim=0)
+
+        image_grid_thw = torch.stack(
+            [torch.as_tensor(sample["image_grid_thw"], dtype=torch.long).view(-1) for sample in features], dim=0
+        )
+
+        return {
+            "input_ids": input_ids,
+            "attention_mask": attention_mask,
+            "labels": labels,
+            "pixel_values": pixel_values,
+            "image_grid_thw": image_grid_thw,
+        }
+
+
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image."
+
+
+def process_func(example, tokenizer, processor):
+    MAX_LENGTH = 8192
+    image = example["image"]
+    output_content = example["text"]
+    messages = [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {
+                    "type": "image",
+                    "image": image,
+                },
+                {"type": "text", "text": PROMPT_TEXT},
+            ],
+        }
+    ]
+    text = processor.apply_chat_template(
+        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
+    )
+    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+    inputs = processor(
+        text=[text],
+        images=image_inputs,
+        videos=video_inputs,
+        do_resize=True,  
+    )
+
+    instruction_input_ids = inputs["input_ids"][0]
+
+    instruction_attention_mask = inputs["attention_mask"][0]
+
+    instruction_pixel_values = inputs["pixel_values"]
+
+    instruction_image_grid_thw = inputs["image_grid_thw"][0]
+
+    response = tokenizer(f"{output_content}", add_special_tokens=False)
+    response_input_ids = response["input_ids"]
+    response_attention_mask = response.get(
+        "attention_mask", [1] * len(response_input_ids)
+    )
+
+    eos_token_id = tokenizer.eos_token_id
+    if eos_token_id is not None:
+        if not response_input_ids or response_input_ids[-1] != eos_token_id:
+            response_input_ids = response_input_ids + [eos_token_id]
+            response_attention_mask = response_attention_mask + [1]
+    else:
+        pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
+        if pad_token_id is None:
+            raise ValueError("需要定义 eos_token_id 或 pad_token_id 才能结束响应序列。")
+        response_input_ids = response_input_ids + [pad_token_id]
+        response_attention_mask = response_attention_mask + [1]
+
+    input_ids = instruction_input_ids + response_input_ids
+    attention_mask = instruction_attention_mask + response_attention_mask
+    labels = (
+        [-100] * len(instruction_input_ids) + response_input_ids
+    )
+    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:
+        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
+        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
+        labels = labels[:MAX_LENGTH]
+
+    return {
+        "input_ids": input_ids,
+        "attention_mask": attention_mask,
+        "labels": labels,
+        "pixel_values": instruction_pixel_values,
+        "image_grid_thw": instruction_image_grid_thw,
+    }
+
+
+def main():
+    load_dotenv()
+    os.environ["SWANLAB_API_KEY"] = os.getenv("SWAN_LAB")
+
+    data_fraction = 0.002
+
+    ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+
+    ds = ds.shuffle(seed=222)
+
+    train_data = ds["train"].select(range(int(len(ds["train"]) * data_fraction)))
+    print(f"训练数据大小: {len(train_data)}")
+    test_data = ds["test"].select(range(int(len(ds["test"]) * data_fraction)))
+    print(f"测试数据大小: {len(test_data)}")
+
+    # model_id = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+    # model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
+    # output_dir = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+    
+    model_id = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+    output_dir = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+    
+
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False)
+
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), trust_remote_code=True)
+    arch = (config.architectures or [None])[0]
+    module_name = f"transformers.models.{config.model_type}.modeling_{config.model_type}"
+    module = importlib.import_module(module_name)
+    model_cls = getattr(module, arch)
+    model = model_cls.from_pretrained(
+        model_id,
+        cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"),
+        device_map="auto",
+        trust_remote_code=True,
+    )
+
+    model.to(dtype=torch.bfloat16)
+
+    model.config.use_cache = False
+
+    map_kwargs = {"tokenizer": tokenizer, "processor": processor}
+    train_dataset = train_data.map(
+        process_func,
+        remove_columns=train_data.column_names,
+        fn_kwargs=map_kwargs,
+    )
+
+    lora_config_dict = {
+        "lora_rank": 128,
+        "lora_alpha": 16,
+        "lora_dropout": 0,
+    }
+
+    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
+    config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
+        target_modules=target_modules,
+        inference_mode=False,
+        r=lora_config_dict["lora_rank"],
+        lora_alpha=lora_config_dict["lora_alpha"],
+        lora_dropout=lora_config_dict["lora_dropout"],
+        bias="none",
+    )
+
+    peft_model = get_peft_model(model, config)
+
+    peft_model.enable_input_require_grads()
+
+    swanlab_callback = SwanLabCallback(
+        project="Qwen3-VL-finetune",
+        experiment_name="qwen3-vl-latex-ocr",
+        config={
+            "model": model_id,
+            "dataset": "linxy/LaTeX_OCR",
+            "prompt": PROMPT_TEXT,
+            "train_data_number": len(train_data),
+            "lora_rank": lora_config_dict["lora_rank"],
+            "lora_alpha": lora_config_dict["lora_alpha"],
+            "lora_dropout": lora_config_dict["lora_dropout"],
+        },
+    )
+
+    args = TrainingArguments(
+        output_dir=output_dir,
+        per_device_train_batch_size=8, # 每个GPU的batch size
+        gradient_accumulation_steps=1, # 梯度累积步数
+        logging_steps=10, 
+        logging_first_step=5, 
+        num_train_epochs=8, # 训练轮数
+        save_steps=50, # 每多少步保存一次模型 
+        save_total_limit=3, # 最多保存模型数量 
+        learning_rate=1e-4, # 学习率
+        gradient_checkpointing=True, # 梯度检查点
+        gradient_checkpointing_kwargs={"use_reentrant": False}, 
+        report_to="none",
+    )
+
+    eval_dataset = test_data.map(
+        process_func,
+        remove_columns=test_data.column_names,
+        fn_kwargs=map_kwargs,
+    )
+
+    trainer = Trainer(
+        model=peft_model,
+        args=args,
+        train_dataset=train_dataset,
+        eval_dataset=eval_dataset,
+        data_collator=Qwen3VLDataCollator(tokenizer=tokenizer),
+        callbacks=[swanlab_callback],
+    )
+
+    trainer.train()
+
+    logs = trainer.state.log_history
+    steps = [log['step'] for log in logs if 'loss' in log]
+    losses = [log['loss'] for log in logs if 'loss' in log]
+    plt.plot(steps, losses)
+    plt.xlabel('Step')
+    plt.ylabel('Loss')
+    plt.title('Training Loss (Qwen3-VL-30B)')
+
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    plt.savefig(os.path.join(output_dir, "training_loss.png"))
+
+    trainer.model.save_pretrained(output_dir)
+    tokenizer.save_pretrained(output_dir)
+    processor.save_pretrained(output_dir)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git "a/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR.md" "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR.md"
new file mode 100644
index 00000000..fe80c24d
--- /dev/null
+++ "b/models/Qwen3-VL/05-Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR.md"	
@@ -0,0 +1,1000 @@
+# Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora 可视化微调案例 - LaTexOCR
+
+[Qwen3-VL](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)是截止2025年10月以来 Qwen 系列中最强的视觉语言模型。
+
+Qwen3-VL在文本理解和生成、视觉感知和推理、扩展的上下文长度、增强的空间和视频动态理解方面都有显著改进。具有适用于从边缘到云的 Dense 和 MoE架构，并具有 Instruct 和推理增强型 Thinking 版本，可实现灵活的按需部署。
+
+详情可以访问[Qwen3-VL](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)。
+
+值得注意的一个增强功能是OCR能力，模型卡片中介绍到模型能支持 32 种语言（从 19 种增加）；在弱光、模糊和倾斜条件下表现稳健；更适合处理稀有/古代字符和行话；改进了长文档结构解析。
+
+本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架，使用 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3-VL-4B-Instruct 模型在 LaTeX_OCR 上进行Lora微调训练，同时使用 SwanLab 监控训练过程与评估模型效果。
+
+> 备注：本教程使用的代码同时支持 2.5 系列的模型，比如 Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct 在本脚本上可以正常运行。
+
+- **训练使用代码**：在同级目录同名目录下
+- **数据集**：[LaTeX_OCR](https://huggingface.co/datasets/linxy/LaTeX_OCR)
+- **模型**：[Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct/summary) & [Qwen3-VL-4B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/summary)
+- **Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 显存需求**：124+GB，如果显存不足，可以将per_device_train_batch_size调小，笔者使用两张 H20 进行训练，batch size 默认是8，基于此设置，大概需要 20 分钟，批次大小对时间有影响。
+- **Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct 显存需求**：20+GB，笔者使用 1 张 H20 进行训练，你也可以使用 24 GB显存的显卡，比如 3090，4090 等，batch size 为 1 的时候需要消耗 7 分钟，batch size 为 8 的时候需要消耗 4 分钟。
+
+**目录**
+
+- [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora 可视化微调案例 - LaTexOCR](#qwenqwen3-vl-4b-instruct--lora-可视化微调案例---latexocr)
+  - [环境配置](#环境配置)
+  - [准备数据集](#准备数据集)
+  - [模型下载](#模型下载)
+  - [集成SwanLab](#集成swanlab)
+  - [Lora 简介](#lora-简介)
+  - [Lora 配置](#lora-配置)
+  - [微调的完整代码](#微调的完整代码)
+    - [代码](#代码)
+    - [训练配置](#训练配置)
+    - [模型路径设置](#模型路径设置)
+    - [数据集加载](#数据集加载)
+  - [对比微调前后模型的输出结果](#对比微调前后模型的输出结果)
+    - [代码](#代码-1)
+    - [运行配置](#运行配置)
+    - [测试使用的测试集加载](#测试使用的测试集加载)
+  - [模型微调效果](#模型微调效果)
+    - [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](#qwenqwen3-vl-30b-a3b-instruct)
+    - [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct](#qwenqwen3-vl-4b-instruct)
+    - [微调后模型效果展示](#微调后模型效果展示)
+      - [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](#qwenqwen3-vl-30b-a3b-instruct-1)
+      - [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct](#qwenqwen3-vl-4b-instruct-1)
+      - [总结](#总结)
+  - [补充模型训练信息](#补充模型训练信息)
+  - [常见错误解决办法](#常见错误解决办法)
+
+## 环境配置
+
+确保你的电脑上至少有一张英伟达显卡，并已安装好了CUDA环境。本次的训练的模型如果你选择的是Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct，那么是比较大的，需要大概124GB的显存，建议用两张H20才能够完成本次实验。
+
+![使用的显卡](./images/05-1-1.png)
+
+如果计算资源有限，建议使用 Qwen3-VL-4B-Instruct 完成本次实验，只需要一张 24 GB 的显卡即可完成本次实验。
+![使用的显卡](./images/05-1-2.png)
+
+安装Python（版本>=3.12）以及能够调用CUDA加速的PyTorch，镜像采用 Pytorch2.8.0 Python3.12 CUDA12.8。
+
+![Qwen3模型](./images/05-2.png)
+
+安装与Qwen3-VL微调相关的第三方库，可以使用以下命令：
+
+```bash
+python -m pip install --upgrade pip
+```
+
+更换 pypi 源，加速库的安装
+
+```bash
+pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+```
+
+我们本次主要用到的一些依赖库如下：
+
+```
+notebook==7.4.7
+numpy<2.0
+datasets==4.2.0
+peft==0.17.1
+accelerate==1.10.1
+mpmath==1.3.0
+networkx==3.4.2
+regex==2025.9.18
+sympy==1.14.0
+tokenizers==0.22.1
+torch==2.8.0
+torchvision>=0.23.0
+transformers>=4.41.2
+triton==3.4.0
+qwen-vl-utils==0.0.14
+matplotlib>=3.10.7
+modelscope==1.30.0
+python-dotenv>=1.1.1
+swanlab
+```
+
+你可以复制上面的内容，并写入到requirements.txt文件中，然后运行下面的命令安装所有依赖库：
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## 准备数据集
+
+本次使用的数据集是[linxy/LaTeX_OCR](https://huggingface.co/datasets/linxy/LaTeX_OCR)。
+linxy/LaTeX_OCR是一个开源数据集，里面有五个数据集。
+
+1. small 是小数据集，样本数 110 条，用于测试。
+2. full 是印刷体约 100k 的完整数据集。实际上样本数略小于 100k，因为他们用 LaTeX 的抽象语法树剔除了很多不能渲染的 LaTeX。
+3. synthetic_handwrite 是手写体 100k 的完整数据集，基于 full 的公式，使用手写字体合成而来，可以视为人类在纸上的手写体。样本数实际上略小于 100k，理由同上。
+4. human_handwrite 是手写体较小数据集，更符合人类在电子屏上的手写体。主要来源于 CROHME。他们用 LaTeX 的抽象语法树校验过了。
+5.human_handwrite_print 是来自 human_handwrite 的印刷体数据集，公式部分和 human_handwrite 相同，图片部分由公式用 LaTeX 渲染而来。
+
+你可以去源数据集的页面查看数据集的子集，比如下图显示的就是数据集的各个子集字段名。
+每个数据集基本都是只有两个字段，比如`text`和`image`。
+![数据集的子集](images/05-3.png)
+
+我们可以使用下面的代码进行数据集的加载。
+
+为了便于实验，你可以在 `name` 中选择 `small`、`full`、`synthetic_handwrite`、`human_handwrite` 或 `human_handwrite_print`，并通过 `split` 指定 `train`、`validation`、`test` 等划分。
+
+下面示例展示如何加载训练划分并快速检查样本：
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+train_dataset = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", name="small", split="train")
+print(train_dataset[2]["text"])
+print(train_dataset[2])
+print(len(train_dataset))
+```
+
+输出：
+
+```text
+
+\rho _ { L } ( q ) = \sum _ { m = 1 } ^ { L } \ P _ { L } ( m ) \ { \frac { 1 } { q ^ { m - 1 } } } .
+
+{
+'image': <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=200x50 at 0x15A5D6CE210>,
+
+'text': '\\rho _ { L } ( q ) = \\sum _ { m = 1 } ^ { L } \\ P _ { L } ( m ) \\ { \\frac { 1 } { q ^ { m - 1 } } } .'
+}
+
+50
+
+```
+
+若需同时获取训练、验证、测试三个划分，可直接加载整个 `DatasetDict`：
+
+```python
+
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", name="small")
+print(dataset)
+```
+
+输出：
+
+```text
+DatasetDict({
+    train: Dataset({
+        features: ['image', 'text'],
+        num_rows: 50
+    })
+    validation: Dataset({
+        features: ['image', 'text'],
+        num_rows: 30
+    })
+    test: Dataset({
+        features: ['image', 'text'],
+        num_rows: 30
+    })
+})
+```
+
+## 模型下载
+
+在开始模型训练之前，我们需要下载对应的模型。
+
+为了避免由于网络问题导致的模型下载失败，我们使用modelscope对模型进行下载。
+
+模型的地址在：
+
+- [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct/summary)：<https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct/summary>
+- [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/summary)：<https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/summary>
+
+你可以使用下面的命令，将模型下载到指定的目录下面，下面是以将模型下载到 `./Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct` 目录下为例：
+
+```bash
+modelscope download --model Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  --local_dir ./Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
+```
+
+或者是使用下面的命令，下载`Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct`模型到指定的目录下：
+
+```bash
+modelscope download --model Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct  --local_dir ./Qwen3-VL-4B-Instruct
+```
+
+> 需要注意的是，Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 大概需要60GB的存储空间，Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 大概需要8GB的存储空间，在开始下载之前，如果需要微调的是 30 B的模型，确保磁盘空间闲置大小在 65 GB 以上，如果是 4 B 的模型，存储空间大小要在 10 GB 以上。
+
+如果你需要使用我的代码在AutoDL上直接运行，那么你需要将模型下载到`/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct`。
+
+fs会长时间占用用户的空间，如果用户没有及时清理的话会一直扣费，所以我建议你换成 auto-tmp 比较好，注意，换成了 auto-tmp 之后你需要修改下加载模型的代码。
+
+## 集成SwanLab
+
+SwanLab与Transformers已经做好了集成，用法是在Trainer的callbacks参数中添加SwanLabCallback实例，就可以自动记录超参数和训练指标，简化代码如下：
+
+```python
+from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
+from transformers import Trainer
+
+swanlab_callback = SwanLabCallback()
+
+trainer = Trainer(
+    ...
+    callbacks=[swanlab_callback],
+)
+```
+
+首次使用SwanLab，需要先在[官网](https://swanlab.cn/space/~)注册一个账号，然后在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始提示登录时粘贴即可，后续无需再次登录。
+
+注意：SwanLab的使用是免费的，个人使用的情况下。
+
+登录完成之后的页面是下图所示的样子。
+
+![SwanLab](images/05-4.png)
+
+点击其中一个，你可以看到具体的实验训练详情。
+
+![实验](images/05-5.png)
+
+点击其中一个就会显示具体的loss变化，还有其他的一些指标。当然，SwanLab还有其他的指标可以进行监控，你可以去官网的文档中查看。
+
+SwanLab地址：<https://swanlab.cn/>
+
+在我的代码里面，api_key我设置成了从环境变量中加载，所以你需要创建一个名为.env的文件，并添加SWAN_LAB=你的API Key。
+
+```text
+SWAN_LAB=你的API Key
+```
+
+其中api_key可以在下面这个图中显示的位置上获取。
+![api key获取](images/05-6.png)
+
+## Lora 简介
+
+Lora 的全称是 Low-Rank Adaptation，也就是低秩适配。
+传统的模型微调方法，也就是全参数微调，需要更新模型中所有的参数。
+
+Lora的核心思想是权重变化矩阵 $\Delta W$ 可以被近似地分解为两个更小的矩阵的乘积，然后仅更新两个较小的矩阵。
+
+它在推理时不会增加额外的计算延迟。这是因为它旁路的结构可以在推理前被合并回原始的权重矩阵中。
+
+也就是说，我们可以通过简单的矩阵加法 $W' = W_0 + BA$，将适配器的权重融合进主干网络，从而得到一个新的权重矩阵。
+
+>《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
+》论文地址：<https://arxiv.org/abs/2106.09685>
+
+## Lora 配置
+
+```python
+lora_config_dict = {
+        "lora_rank": 128,
+        "lora_alpha": 16,
+        "lora_dropout": 0,
+    }
+
+    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
+    config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
+        target_modules=target_modules,
+        inference_mode=False,
+        r=lora_config_dict["lora_rank"],
+        lora_alpha=lora_config_dict["lora_alpha"],
+        lora_dropout=lora_config_dict["lora_dropout"],
+        bias="none",
+    )
+```
+
+上面是我们创建Lora配置的代码。如果你需要调整，可以调整lora_config_dict和target_modules，主要是设置了他们。
+
+target_modules：LoRA 适配器要作用于模型中的哪些模块。这里设置为 ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"].
+
+这些都是 Transformer 模型自注意力机制中的 核心线性投射层，负责生成查询、键、值和输出。
+
+r=128: 这是 LoRA 的 秩 rank。
+
+lora_alpha=16: 这是 LoRA 的 缩放因子 alpha,也就是公式中的α 。
+
+lora_dropout=0: 这个参数设置了 LoRA 层的 丢弃率 dropout rate。
+论文中完整的前向传播公式是下面这样的。
+
+$$h=W_{0}x+\Delta Wx=W_{0}x+BAx$$
+
+α 是一个常量，这样做的好处是当改变秩 r 的大小时，可以减少重新调整超参数的需要 。
+
+带上 α 的前向传播公式是下面这样的。
+
+$$h = W_{0}x + \frac{α}{r}BAx$$
+
+## 微调的完整代码
+
+### 代码
+
+<details><summary>点击展开/收起微调的完整代码</summary>
+
+```python
+import os
+
+import torch
+from typing import Any, Dict, List
+
+from datasets import load_dataset
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
+from transformers import (
+    TrainingArguments,
+    Trainer,
+    AutoProcessor,
+    AutoTokenizer,
+    AutoConfig,
+)
+import importlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
+from dotenv import load_dotenv
+
+
+class Qwen3VLDataCollator:
+
+    def __init__(self, tokenizer):
+        self.tokenizer = tokenizer
+
+    def __call__(self, features: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
+        input_id_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["input_ids"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+        attention_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["attention_mask"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+        label_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["labels"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+
+        max_length = max(t.size(0) for t in input_id_tensors)
+        pad_id = (
+            self.tokenizer.pad_token_id
+            if getattr(self.tokenizer, "pad_token_id", None) is not None
+            else self.tokenizer.eos_token_id
+        )
+        if pad_id is None:
+            raise ValueError("pad_token_id 与 eos_token_id 均为 None，无法进行padding。")
+
+        input_ids = torch.full((len(features), max_length), pad_id, dtype=torch.long)
+        attention_mask = torch.zeros((len(features), max_length), dtype=torch.long)
+        labels = torch.full((len(features), max_length), -100, dtype=torch.long)
+
+        for idx, (ids, attn, lbl) in enumerate(zip(input_id_tensors, attention_tensors, label_tensors)):
+            length = ids.size(0)
+            input_ids[idx, :length] = ids
+            attention_mask[idx, :length] = attn
+            labels[idx, :length] = lbl
+
+        pixel_tensors = []
+        for sample in features:
+            pv = sample["pixel_values"]
+            if not isinstance(pv, torch.Tensor):
+                pv = torch.tensor(pv, dtype=torch.float32)
+            pixel_tensors.append(pv)
+        pixel_values = torch.cat(pixel_tensors, dim=0)
+
+        image_grid_thw = torch.stack(
+            [torch.as_tensor(sample["image_grid_thw"], dtype=torch.long).view(-1) for sample in features], dim=0
+        )
+
+        return {
+            "input_ids": input_ids,
+            "attention_mask": attention_mask,
+            "labels": labels,
+            "pixel_values": pixel_values,
+            "image_grid_thw": image_grid_thw,
+        }
+
+
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image."
+
+
+def process_func(example, tokenizer, processor):
+    MAX_LENGTH = 8192
+    image = example["image"]
+    output_content = example["text"]
+    messages = [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {
+                    "type": "image",
+                    "image": image,
+                },
+                {"type": "text", "text": PROMPT_TEXT},
+            ],
+        }
+    ]
+    text = processor.apply_chat_template(
+        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
+    )
+    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+    inputs = processor(
+        text=[text],
+        images=image_inputs,
+        videos=video_inputs,
+        do_resize=True,  
+    )
+
+    instruction_input_ids = inputs["input_ids"][0]
+
+    instruction_attention_mask = inputs["attention_mask"][0]
+
+    instruction_pixel_values = inputs["pixel_values"]
+
+    instruction_image_grid_thw = inputs["image_grid_thw"][0]
+
+    response = tokenizer(f"{output_content}", add_special_tokens=False)
+    response_input_ids = response["input_ids"]
+    response_attention_mask = response.get(
+        "attention_mask", [1] * len(response_input_ids)
+    )
+
+    eos_token_id = tokenizer.eos_token_id
+    if eos_token_id is not None:
+        if not response_input_ids or response_input_ids[-1] != eos_token_id:
+            response_input_ids = response_input_ids + [eos_token_id]
+            response_attention_mask = response_attention_mask + [1]
+    else:
+        pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
+        if pad_token_id is None:
+            raise ValueError("需要定义 eos_token_id 或 pad_token_id 才能结束响应序列。")
+        response_input_ids = response_input_ids + [pad_token_id]
+        response_attention_mask = response_attention_mask + [1]
+
+    input_ids = instruction_input_ids + response_input_ids
+    attention_mask = instruction_attention_mask + response_attention_mask
+    labels = (
+        [-100] * len(instruction_input_ids) + response_input_ids
+    )
+    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:
+        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
+        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
+        labels = labels[:MAX_LENGTH]
+
+    return {
+        "input_ids": input_ids,
+        "attention_mask": attention_mask,
+        "labels": labels,
+        "pixel_values": instruction_pixel_values,
+        "image_grid_thw": instruction_image_grid_thw,
+    }
+
+
+def main():
+    load_dotenv()
+    os.environ["SWANLAB_API_KEY"] = os.getenv("SWAN_LAB")
+
+    data_fraction = 0.002
+
+    ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+
+    ds = ds.shuffle(seed=222)
+
+    train_data = ds["train"].select(range(int(len(ds["train"]) * data_fraction)))
+    print(f"训练数据大小: {len(train_data)}")
+    test_data = ds["test"].select(range(int(len(ds["test"]) * data_fraction)))
+    print(f"测试数据大小: {len(test_data)}")
+
+    # model_id = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+    # model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
+    # output_dir = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+    
+    model_id = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+    output_dir = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+    
+
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False)
+
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), trust_remote_code=True)
+    arch = (config.architectures or [None])[0]
+    module_name = f"transformers.models.{config.model_type}.modeling_{config.model_type}"
+    module = importlib.import_module(module_name)
+    model_cls = getattr(module, arch)
+    model = model_cls.from_pretrained(
+        model_id,
+        cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"),
+        device_map="auto",
+        trust_remote_code=True,
+    )
+
+    model.to(dtype=torch.bfloat16)
+
+    model.config.use_cache = False
+
+    map_kwargs = {"tokenizer": tokenizer, "processor": processor}
+    train_dataset = train_data.map(
+        process_func,
+        remove_columns=train_data.column_names,
+        fn_kwargs=map_kwargs,
+    )
+
+    lora_config_dict = {
+        "lora_rank": 128,
+        "lora_alpha": 16,
+        "lora_dropout": 0,
+    }
+
+    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
+    config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
+        target_modules=target_modules,
+        inference_mode=False,
+        r=lora_config_dict["lora_rank"],
+        lora_alpha=lora_config_dict["lora_alpha"],
+        lora_dropout=lora_config_dict["lora_dropout"],
+        bias="none",
+    )
+
+    peft_model = get_peft_model(model, config)
+
+    peft_model.enable_input_require_grads()
+
+    swanlab_callback = SwanLabCallback(
+        project="Qwen3-VL-finetune",
+        experiment_name="qwen3-vl-latex-ocr",
+        config={
+            "model": model_id,
+            "dataset": "linxy/LaTeX_OCR",
+            "prompt": PROMPT_TEXT,
+            "train_data_number": len(train_data),
+            "lora_rank": lora_config_dict["lora_rank"],
+            "lora_alpha": lora_config_dict["lora_alpha"],
+            "lora_dropout": lora_config_dict["lora_dropout"],
+        },
+    )
+
+    args = TrainingArguments(
+        output_dir=output_dir,
+        per_device_train_batch_size=8, # 每个GPU的batch size
+        gradient_accumulation_steps=1, # 梯度累积步数
+        logging_steps=10, 
+        logging_first_step=5, 
+        num_train_epochs=8, # 训练轮数
+        save_steps=50, # 每多少步保存一次模型 
+        save_total_limit=3, # 最多保存模型数量 
+        learning_rate=1e-4, # 学习率
+        gradient_checkpointing=True, # 梯度检查点
+        gradient_checkpointing_kwargs={"use_reentrant": False}, 
+        report_to="none",
+    )
+
+    eval_dataset = test_data.map(
+        process_func,
+        remove_columns=test_data.column_names,
+        fn_kwargs=map_kwargs,
+    )
+
+    trainer = Trainer(
+        model=peft_model,
+        args=args,
+        train_dataset=train_dataset,
+        eval_dataset=eval_dataset,
+        data_collator=Qwen3VLDataCollator(tokenizer=tokenizer),
+        callbacks=[swanlab_callback],
+    )
+
+    trainer.train()
+
+    logs = trainer.state.log_history
+    steps = [log['step'] for log in logs if 'loss' in log]
+    losses = [log['loss'] for log in logs if 'loss' in log]
+    plt.plot(steps, losses)
+    plt.xlabel('Step')
+    plt.ylabel('Loss')
+    plt.title('Training Loss (Qwen3-VL-30B)')
+
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    plt.savefig(os.path.join(output_dir, "training_loss.png"))
+
+    trainer.model.save_pretrained(output_dir)
+    tokenizer.save_pretrained(output_dir)
+    processor.save_pretrained(output_dir)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+
+</details>
+
+### 训练配置
+
+训练配置如下：
+
+```python
+args = TrainingArguments(
+    output_dir=output_dir,
+    per_device_train_batch_size=8, # 每个GPU的batch size
+    gradient_accumulation_steps=1, # 梯度累积步数
+    logging_steps=10,
+    logging_first_step=5,
+    num_train_epochs=8, # 训练轮数
+    save_steps=50, # 每多少步保存一次模型
+    save_total_limit=3, # 最多保存模型数量
+    learning_rate=1e-4, # 学习率
+    gradient_checkpointing=True, # 梯度检查点
+    gradient_checkpointing_kwargs={"use_reentrant": False},
+    report_to="none",
+)
+```
+
+### 模型路径设置
+
+模型路径设置的部分是：
+
+```python
+# model_id = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
+# output_dir = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+
+model_id = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+output_dir = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+```
+
+你可以基于我原有的代码进行修改，可以替换成你想要进行微调的模型。
+
+### 数据集加载
+
+```python
+data_fraction = 0.002
+
+ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+
+ds = ds.shuffle(seed=222)
+
+train_data = ds["train"].select(range(int(len(ds["train"]) * data_fraction)))
+print(f"训练数据大小: {len(train_data)}")
+test_data = ds["test"].select(range(int(len(ds["test"]) * data_fraction)))
+print(f"测试数据大小: {len(test_data)}")
+```
+
+模型训练部分的数据集加载主要是通过data_fraction参数进行数据集的比例采样，因为一次性全量加载出来的话需要微调很长的时间，所以你可以使用这个参数对数据进行比例采样，也能够快速进行训练，及时通过训练效果进行参数优化。
+
+## 对比微调前后模型的输出结果
+
+### 代码
+
+我们可以使用下面的代码来对比微调前后模型的输出结果。
+<details><summary>点击查看代码</summary>
+
+```python
+
+import os
+import sys
+from typing import List, Tuple
+
+import torch
+from datasets import load_dataset
+from peft import PeftModel
+from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoConfig
+import importlib
+
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+
+
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image."
+# 使用本地基础模型与LoRA目录
+# BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# PEFT_DIR = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+PEFT_DIR = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+# 是否在内存内合并LoRA（不落盘）
+MERGE_LORA_IN_MEMORY = True
+NUM_TEST_SAMPLES = 5
+
+DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+DTYPE = torch.bfloat16 if DEVICE.type == "cuda" else torch.float32
+
+
+def load_backbone(model_id: str):
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), trust_remote_code=True)
+    arch = (config.architectures or [None])[0]
+    module_name = f"transformers.models.{config.model_type}.modeling_{config.model_type}"
+    module = importlib.import_module(module_name)
+    model_cls = getattr(module, arch)
+
+    model = model_cls.from_pretrained(
+        model_id,
+        cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"),
+        device_map="auto" if DEVICE.type == "cuda" else None,
+        trust_remote_code=True,
+    )
+    model.to(dtype=DTYPE)
+    
+    return model, tokenizer, processor
+
+
+def load_lora_model(peft_dir: str, base_model_id: str = BASE_MODEL_ID):
+    if not os.path.isdir(peft_dir):
+        raise FileNotFoundError(f"未找到微调模型目录: {peft_dir}")
+
+    # 基座
+    base_model, _base_tok, _base_proc = load_backbone(base_model_id)
+
+    # 先加载LoRA
+    peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, peft_dir)
+    model = peft_model
+    if MERGE_LORA_IN_MEMORY:
+        try:
+            model = peft_model.merge_and_unload()
+            print("LoRA内存合并成功。")
+        except Exception:
+            print("警告: LoRA内存合并失败，继续使用未合并模型。")
+            # 合并失败则退回未合并模型
+            model = peft_model
+    model.to(dtype=DTYPE)
+    model.eval()
+
+
+    # tokenizer/processor 优先从LoRA目录读取，保证chat_template与词表一致
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(peft_dir, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(peft_dir, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    return model, tokenizer, processor
+
+
+def build_inputs(processor, image, prompt_text: str):
+    messages = [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {"type": "image", "image": image},
+                {"type": "text", "text": prompt_text},
+            ],
+        }
+    ]
+    text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+    inputs = processor(text=[text], images=image_inputs, videos=video_inputs, do_resize=True)
+    return inputs
+
+
+def ensure_block_dollars(text: str) -> str:
+    if text is None:
+        return "$$$$"
+    s = str(text).strip()
+    if s.startswith("$$") and s.endswith("$$"):
+        return s
+    if s.startswith("$") and s.endswith("$") and not s.startswith("$$") and not s.endswith("$$"):
+        inner = s[1:-1].strip()
+        return f"$${inner}$$"
+    if s.count("$$") >= 2:
+        return s
+    return f"$${s}$$"
+
+
+@torch.inference_mode()
+def generate_answer(model, tokenizer, processor, image, max_new_tokens: int = 512) -> str:
+    inputs = build_inputs(processor, image, PROMPT_TEXT)
+
+    input_ids = torch.as_tensor(inputs["input_ids"], device=DEVICE)
+    if input_ids.ndim == 1:
+        input_ids = input_ids.unsqueeze(0)
+    attention_mask = inputs.get("attention_mask", None)
+    if attention_mask is not None:
+        attention_mask = torch.as_tensor(attention_mask, device=DEVICE)
+        if attention_mask.ndim == 1:
+            attention_mask = attention_mask.unsqueeze(0)
+
+    pixel_values = inputs.get("pixel_values")
+    pixel_values = torch.as_tensor(pixel_values, device=DEVICE)
+
+    image_grid_thw = inputs.get("image_grid_thw")
+    image_grid_thw = torch.as_tensor(image_grid_thw, device=DEVICE)
+
+    gen_kwargs = {
+        "input_ids": input_ids,
+        "pixel_values": pixel_values,
+        "max_new_tokens": max_new_tokens,
+        "do_sample": False,
+        "use_cache": True,
+    }
+    if attention_mask is not None:
+        gen_kwargs["attention_mask"] = attention_mask
+    if image_grid_thw is not None:
+        gen_kwargs["image_grid_thw"] = image_grid_thw
+
+    outputs = model.generate(**gen_kwargs)
+    gen_seq = outputs[0].tolist()
+    prompt_len = input_ids.shape[1]
+    gen_ids = gen_seq[prompt_len:]
+    text = tokenizer.decode(gen_ids, skip_special_tokens=True)
+    return text.strip()
+
+
+def main():
+    print("Loading dataset linxy/LaTeX_OCR (synthetic_handwrite)...")
+    ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+    ds = ds.shuffle(seed=222)
+    # test_split = ds["train"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+    test_split = ds["test"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+
+    print("Loading base model...")
+    base_model, base_tokenizer, base_processor = load_backbone(BASE_MODEL_ID)
+    try:
+        if hasattr(base_model, "gradient_checkpointing"):
+            base_model.gradient_checkpointing_disable()
+        if hasattr(base_model, "config"):
+            base_model.config.use_cache = True
+        if hasattr(base_model, "generation_config") and base_model.generation_config is not None:
+            base_model.generation_config.use_cache = True
+    except Exception:
+        pass
+    base_model.eval()
+
+    print(f"Loading LoRA fine-tuned model from: {PEFT_DIR}")
+    try:
+        lora_model, lora_tokenizer, lora_processor = load_lora_model(PEFT_DIR, BASE_MODEL_ID)
+        try:
+            if hasattr(lora_model, "gradient_checkpointing"):
+                lora_model.gradient_checkpointing_disable()
+            if hasattr(lora_model, "config"):
+                lora_model.config.use_cache = True
+        except Exception:
+            pass
+    except Exception as e:
+        print(f"加载微调模型失败: {e}")
+        print("仅对基础模型进行推理对比。")
+        lora_model = None
+        lora_tokenizer = base_tokenizer
+        lora_processor = base_processor
+
+    print(f"\n===== Inference Comparison on {NUM_TEST_SAMPLES} samples =====\n")
+    for idx, sample in enumerate(test_split):
+        image = sample["image"]
+        gt = sample.get("text", "")
+        print(f"[Sample {idx}]------------------------------")
+        print(f"GT: {ensure_block_dollars(gt)}")
+
+        base_pred = ensure_block_dollars(generate_answer(base_model, base_tokenizer, base_processor, image))
+        print(f"Base: {base_pred}")
+
+        if lora_model is not None:
+            lora_pred = ensure_block_dollars(generate_answer(lora_model, lora_tokenizer, lora_processor, image))
+            print(f"LoRA: {lora_pred}")
+        else:
+            print("LoRA: <not loaded>")
+
+        print()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+
+
+```
+
+</details>
+
+### 运行配置
+
+模型路径设置的位置和其他的一些设置项，在文件的开始部分代码中，具体如下。
+
+```python
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image." # 使用的提示词。
+
+# 使用本地基础模型与LoRA目录
+# BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# PEFT_DIR = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+PEFT_DIR = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+# 是否在内存内合并LoRA（不落盘）
+MERGE_LORA_IN_MEMORY = True
+NUM_TEST_SAMPLES = 5 # 是使用的测试样本数
+```
+
+### 测试使用的测试集加载
+
+```python
+ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+ds = ds.shuffle(seed=222)
+# test_split = ds["train"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+test_split = ds["test"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+```
+
+这里是用来加载测试使用的数据集的代码，其中 NUM_TEST_SAMPLES 是用来控制样本数的。
+
+## 模型微调效果
+
+### Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
+
+下面的图是`Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct`模型微调图表，使用的batch size为8。
+
+![模型微调图表](images/05-7-1.png)
+
+从图的效果看，loss基本都处于一个稳定下降的状态，证明我们的训练效果是在拟合数据集的。
+
+### Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
+
+下面的图是`Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct`模型微调图表，batch size为1。
+
+![模型微调图表](images/05-7-2.png)
+
+下面的图是`qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct`模型微调图表，batch size为8。
+
+![模型微调图表](images/05-7-3.png)
+
+### 微调后模型效果展示
+
+#### Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
+
+微调前后模型效果对比1，GT为真值，Base为基础模型，LoRA为微调后的模型。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-8.png)
+
+微调前后模型效果对比2。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-9.png)
+微调前后模型效果对比3。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-10.png)
+
+#### Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
+
+微调前后模型效果对比1，这里是使用batch size为1，训练出来的效果，可以看到这里是较差的提取效果。
+![微调前后模型效果对比](images/05-10-1.png)
+
+微调前后模型效果对比2，这里是使用batch size为8，训练出来的效果，可以看到效果比之前好很多。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-10-2.png)
+
+#### 总结
+
+上面显示的是微调前后模型效果对比。
+
+虽然看似 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 部分示例里面前后对比是有提升的，不过我也发现模型在微调之后出现了其他的问题。
+
+比如偶尔有一些示例不如微调前的模型，我觉得是模型有点过拟合导致的。因为从微调的图表中就显示了，我们训练的轮次有些过于多了。
+
+本次模型微调里面我也不仅仅微调了一次，而是多次，我在这次的训练里面也尝试了多种参数，以及不同的子数据集进行训练，所以在训练的过程中也发现了一些有用的观察。
+
+本来我是想要使用手写公式识别的数据集进行训练的。
+
+不过第一次使用手写公式数据集训练的过程中，模型拟合似乎并不好，因为手写的公式数据集里面，不同的一个字符写法可能有很多种，如果我在仅仅使用少量数据集的情况下进行训练，模型微调的效果并不好，于是，换回了非手写的公式。
+
+后面我就使用的是small 子训练集进行微调，刚开始我只是设置了一轮的微调，但是效果并不好，微调前后模型输出的内容几乎一模一样，两轮也是类似的。
+
+接着我慢慢调整训练轮次，在轮次到 9 的时候，很明显的显示 loss 不再是一直向下，反倒是有部分上升了，我觉得就先设置训练轮次为 8 了。
+
+还有一点是 batch size 的设置，这个参数对训练结果有较大的影响，从 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 能看出来， batch size 设置为1的时候，模型训练的效果会差一些，我估计是过拟合了，batch size 设置为8的时候，效果相比来说比较好。
+
+在此之后，我觉得是由于批次大小的因素导致的，所以我又把数据集换回了手写的数据集，然后进行微调，结果如我所料，模型在微调后效果有明显的提升。
+
+总结来说，微调前的模型即使是 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 的表现也是 微调之后的模型在测试集上的表现是有不少提升的，在微调前五个测试用例里面只有一个识别的结果是正确的，也就是20%的准确率，微调后的模型在测试集上的表现有 60% 左右的准确率。
+
+如果在数据集上进行全量的微调，我觉得模型效果能够达到一个更优秀的准确率，有条件的小伙伴可以尝试下。
+
+感兴趣的读者，可以试试其他的参数设置，比如rank，lora_alpha、学习率，batch_size等等,然后对比前后调整的差异。
+
+## 补充模型训练信息
+
+![GPU使用情况](images/05-11.png)
+
+![GPU使用情况](images/05-12.png)
+
+![环境信息](images/05-13.png)
+
+![系统硬件](images/05-14.png)
+
+![卡片](images/05-15.png)
+
+## 常见错误解决办法
+
+![numpy报错](images/05-16.png)
+如果遇到上图所示的错误，也就是：
+
+```bash
+pyarrow.lib.ArrowTypeError: Did not pass numpy.dtype object
+```
+
+这种情况，我觉得是由于numpy的版本导致的。
+你可以使用下面的命令进行版本修复：
+
+```bash
+pip install --upgrade numpy
+```
+
+运行这个命令，然后重新运行代码， 应该是可以修复这个错误的。
diff --git "a/models/Qwen3-VL/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR.md" "b/models/Qwen3-VL/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR.md"
new file mode 100644
index 00000000..3b570ef0
--- /dev/null
+++ "b/models/Qwen3-VL/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora \345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\276\256\350\260\203\346\241\210\344\276\213 - LaTexOCR.md"	
@@ -0,0 +1,963 @@
+# Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora 可视化微调案例 - LaTexOCR
+
+[Qwen3-VL](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)是截止2025年10月以来 Qwen 系列中最强的视觉语言模型。
+
+Qwen3-VL在文本理解和生成、视觉感知和推理、扩展的上下文长度、增强的空间和视频动态理解方面都有显著改进。具有适用于从边缘到云的 Dense 和 MoE架构，并具有 Instruct 和推理增强型 Thinking 版本，可实现灵活的按需部署。
+
+详情可以访问[Qwen3-VL](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)。
+
+值得注意的一个增强功能是OCR能力，模型卡片中介绍到模型能支持 32 种语言（从 19 种增加）；在弱光、模糊和倾斜条件下表现稳健；更适合处理稀有/古代字符和行话；改进了长文档结构解析。
+
+本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架，使用 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3-VL-4B-Instruct 模型在 LaTeX_OCR 上进行Lora微调训练，同时使用 SwanLab 监控训练过程与评估模型效果。
+
+> 备注：本教程使用的代码同时支持 2.5 系列的模型，比如 Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct 在本脚本上可以正常运行。
+
+- **训练使用代码**：在同级目录同名目录下
+- **数据集**：[LaTeX_OCR](https://huggingface.co/datasets/linxy/LaTeX_OCR)
+- **模型**：[Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct/summary) & [Qwen3-VL-4B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/summary)
+- **Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 显存需求**：124+GB，如果显存不足，可以将per_device_train_batch_size调小，笔者使用两张 H20 进行训练，batch size 默认是8，基于此设置，大概需要 15 分钟，批次大小对时间有影响。
+- **Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct 显存需求**：20+GB，笔者使用 1 张 H20 进行训练，你也可以使用 24 GB显存的显卡，比如 3090，4090 等，batch size 为 1 的时候需要消耗 5 分钟。
+
+**目录**
+
+- [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct  Lora 可视化微调案例 - LaTexOCR](#qwenqwen3-vl-4b-instruct--lora-可视化微调案例---latexocr)
+  - [环境配置](#环境配置)
+  - [准备数据集](#准备数据集)
+  - [模型下载](#模型下载)
+  - [集成SwanLab](#集成swanlab)
+  - [Lora 简介](#lora-简介)
+  - [Lora 配置](#lora-配置)
+  - [微调的完整代码](#微调的完整代码)
+    - [代码](#代码)
+    - [训练配置](#训练配置)
+    - [模型路径设置](#模型路径设置)
+  - [对比微调前后模型的输出结果](#对比微调前后模型的输出结果)
+    - [代码](#代码-1)
+    - [运行配置](#运行配置)
+  - [模型微调效果](#模型微调效果)
+    - [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](#qwenqwen3-vl-30b-a3b-instruct)
+    - [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct](#qwenqwen3-vl-4b-instruct)
+    - [微调后模型效果展示](#微调后模型效果展示)
+      - [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](#qwenqwen3-vl-30b-a3b-instruct-1)
+      - [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct](#qwenqwen3-vl-4b-instruct-1)
+      - [总结](#总结)
+  - [补充模型训练信息](#补充模型训练信息)
+  - [常见错误解决办法](#常见错误解决办法)
+
+## 环境配置
+
+确保你的电脑上至少有一张英伟达显卡，并已安装好了CUDA环境。本次的训练的模型如果你选择的是Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct，那么是比较大的，需要大概124GB的显存，建议用两张H20才能够完成本次实验。
+
+![使用的显卡](./images/05-1-1.png)
+
+如果计算资源有限，建议使用 Qwen3-VL-4B-Instruct 完成本次实验，只需要一张 24 GB 的显卡即可完成本次实验。
+![使用的显卡](./images/05-1-2.png)
+
+安装Python（版本>=3.12）以及能够调用CUDA加速的PyTorch，镜像采用 Pytorch2.8.0 Python3.12 CUDA12.8。
+
+![Qwen3模型](./images/05-2.png)
+
+安装与Qwen3-VL微调相关的第三方库，可以使用以下命令：
+
+```bash
+python -m pip install --upgrade pip
+```
+
+更换 pypi 源，加速库的安装
+
+```bash
+pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+```
+
+我们本次主要用到的一些依赖库如下：
+
+```
+notebook==7.4.7
+numpy<2.0
+datasets==4.2.0
+peft==0.17.1
+accelerate==1.10.1
+mpmath==1.3.0
+networkx==3.4.2
+regex==2025.9.18
+sympy==1.14.0
+tokenizers==0.22.1
+torch==2.8.0
+torchvision>=0.23.0
+transformers>=4.41.2
+triton==3.4.0
+qwen-vl-utils==0.0.14
+matplotlib>=3.10.7
+modelscope==1.30.0
+python-dotenv>=1.1.1
+swanlab
+```
+
+你可以复制上面的内容，并写入到requirements.txt文件中，然后运行下面的命令安装所有依赖库：
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## 准备数据集
+
+本次使用的数据集是[linxy/LaTeX_OCR](https://huggingface.co/datasets/linxy/LaTeX_OCR)。
+linxy/LaTeX_OCR是一个开源数据集，里面有五个数据集。
+
+1. small 是小数据集，样本数 110 条，用于测试。
+2. full 是印刷体约 100k 的完整数据集。实际上样本数略小于 100k，因为他们用 LaTeX 的抽象语法树剔除了很多不能渲染的 LaTeX。
+3. synthetic_handwrite 是手写体 100k 的完整数据集，基于 full 的公式，使用手写字体合成而来，可以视为人类在纸上的手写体。样本数实际上略小于 100k，理由同上。
+4. human_handwrite 是手写体较小数据集，更符合人类在电子屏上的手写体。主要来源于 CROHME。他们用 LaTeX 的抽象语法树校验过了。
+5.human_handwrite_print 是来自 human_handwrite 的印刷体数据集，公式部分和 human_handwrite 相同，图片部分由公式用 LaTeX 渲染而来。
+
+你可以去源数据集的页面查看数据集的子集，比如下图显示的就是数据集的各个子集字段名。
+每个数据集基本都是只有两个字段，比如`text`和`image`。
+![数据集的子集](images/05-3.png)
+
+我们可以使用下面的代码进行数据集的加载。
+
+为了便于实验，你可以在 `name` 中选择 `small`、`full`、`synthetic_handwrite`、`human_handwrite` 或 `human_handwrite_print`，并通过 `split` 指定 `train`、`validation`、`test` 等划分。
+
+下面示例展示如何加载训练划分并快速检查样本：
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+train_dataset = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", name="small", split="train")
+print(train_dataset[2]["text"])
+print(train_dataset[2])
+print(len(train_dataset))
+```
+
+输出：
+
+```text
+
+\rho _ { L } ( q ) = \sum _ { m = 1 } ^ { L } \ P _ { L } ( m ) \ { \frac { 1 } { q ^ { m - 1 } } } .
+
+{
+'image': <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=200x50 at 0x15A5D6CE210>,
+
+'text': '\\rho _ { L } ( q ) = \\sum _ { m = 1 } ^ { L } \\ P _ { L } ( m ) \\ { \\frac { 1 } { q ^ { m - 1 } } } .'
+}
+
+50
+
+```
+
+若需同时获取训练、验证、测试三个划分，可直接加载整个 `DatasetDict`：
+
+```python
+
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", name="small")
+print(dataset)
+```
+
+输出：
+
+```text
+DatasetDict({
+    train: Dataset({
+        features: ['image', 'text'],
+        num_rows: 50
+    })
+    validation: Dataset({
+        features: ['image', 'text'],
+        num_rows: 30
+    })
+    test: Dataset({
+        features: ['image', 'text'],
+        num_rows: 30
+    })
+})
+```
+
+## 模型下载
+
+在开始模型训练之前，我们需要下载对应的模型。
+
+为了避免由于网络问题导致的模型下载失败，我们使用modelscope对模型进行下载。
+
+模型的地址在：
+
+- [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct/summary)：<https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct/summary>
+- [Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/summary)：<https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct/summary>
+
+你可以使用下面的命令，将模型下载到指定的目录下面，下面是以将模型下载到 `./Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct` 目录下为例：
+
+```bash
+modelscope download --model Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct  --local_dir ./Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
+```
+
+或者是使用下面的命令，下载`Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct`模型到指定的目录下：
+
+```bash
+modelscope download --model Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct  --local_dir ./Qwen3-VL-4B-Instruct
+```
+
+> 需要注意的是，Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 大概需要60GB的存储空间，Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 大概需要8GB的存储空间，在开始下载之前，如果需要微调的是 30 B的模型，确保磁盘空间闲置大小在 65 GB 以上，如果是 4 B 的模型，存储空间大小要在 10 GB 以上。
+
+如果你需要使用我的代码在AutoDL上直接运行，那么你需要将模型下载到`/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct`。
+
+fs会长时间占用用户的空间，如果用户没有及时清理的话会一直扣费，所以我建议你换成 auto-tmp 比较好，注意，换成了 auto-tmp 之后你需要修改下加载模型的代码。
+
+## 集成SwanLab
+
+SwanLab与Transformers已经做好了集成，用法是在Trainer的callbacks参数中添加SwanLabCallback实例，就可以自动记录超参数和训练指标，简化代码如下：
+
+```python
+from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
+from transformers import Trainer
+
+swanlab_callback = SwanLabCallback()
+
+trainer = Trainer(
+    ...
+    callbacks=[swanlab_callback],
+)
+```
+
+首次使用SwanLab，需要先在[官网](https://swanlab.cn/space/~)注册一个账号，然后在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始提示登录时粘贴即可，后续无需再次登录。
+
+注意：SwanLab的使用是免费的，个人使用的情况下。
+
+登录完成之后的页面是下图所示的样子。
+
+![SwanLab](images/05-4.png)
+
+点击其中一个，你可以看到具体的实验训练详情。
+
+![实验](images/05-5.png)
+
+点击其中一个就会显示具体的loss变化，还有其他的一些指标。当然，SwanLab还有其他的指标可以进行监控，你可以去官网的文档中查看。
+
+SwanLab地址：<https://swanlab.cn/>
+
+在我的代码里面，api_key我设置成了从环境变量中加载，所以你需要创建一个名为.env的文件，并添加SWAN_LAB=你的API Key。
+
+```text
+SWAN_LAB=你的API Key
+```
+
+其中api_key可以在下面这个图中显示的位置上获取。
+![api key获取](images/05-6.png)
+
+## Lora 简介
+
+Lora 的全称是 Low-Rank Adaptation，也就是低秩适配。
+传统的模型微调方法，也就是全参数微调，需要更新模型中所有的参数。
+
+Lora的核心思想是权重变化矩阵 $\Delta W$ 可以被近似地分解为两个更小的矩阵的乘积，然后仅更新两个较小的矩阵。
+
+它在推理时不会增加额外的计算延迟。这是因为它旁路的结构可以在推理前被合并回原始的权重矩阵中。
+
+也就是说，我们可以通过简单的矩阵加法 $W' = W_0 + BA$，将适配器的权重融合进主干网络，从而得到一个新的权重矩阵。
+
+>《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
+》论文地址：<https://arxiv.org/abs/2106.09685>
+
+## Lora 配置
+
+```python
+lora_config_dict = {
+        "lora_rank": 128,
+        "lora_alpha": 16,
+        "lora_dropout": 0,
+    }
+
+    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
+    config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
+        target_modules=target_modules,
+        inference_mode=False,
+        r=lora_config_dict["lora_rank"],
+        lora_alpha=lora_config_dict["lora_alpha"],
+        lora_dropout=lora_config_dict["lora_dropout"],
+        bias="none",
+    )
+```
+
+上面是我们创建Lora配置的代码。如果你需要调整，可以调整lora_config_dict和target_modules，主要是设置了他们。
+
+target_modules：LoRA 适配器要作用于模型中的哪些模块。这里设置为 ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"].
+
+这些都是 Transformer 模型自注意力机制中的 核心线性投射层，负责生成查询、键、值和输出。
+
+r=128: 这是 LoRA 的 秩 rank。
+
+lora_alpha=16: 这是 LoRA 的 缩放因子 alpha,也就是公式中的α 。
+
+lora_dropout=0: 这个参数设置了 LoRA 层的 丢弃率 dropout rate。
+论文中完整的前向传播公式是下面这样的。
+
+$$h=W_{0}x+\Delta Wx=W_{0}x+BAx$$
+
+α 是一个常量，这样做的好处是当改变秩 r 的大小时，可以减少重新调整超参数的需要 。
+
+带上 α 的前向传播公式是下面这样的。
+
+$$h = W_{0}x + \frac{α}{r}BAx$$
+
+## 微调的完整代码
+
+### 代码
+
+<details><summary>点击展开/收起微调的完整代码</summary>
+
+```python
+import os
+
+import torch
+from typing import Any, Dict, List
+
+from datasets import load_dataset
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
+from transformers import (
+    TrainingArguments,
+    Trainer,
+    AutoProcessor,
+    AutoTokenizer,
+    AutoConfig,
+)
+import importlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
+from dotenv import load_dotenv
+
+
+class Qwen3VLDataCollator:
+
+    def __init__(self, tokenizer):
+        self.tokenizer = tokenizer
+
+    def __call__(self, features: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
+        input_id_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["input_ids"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+        attention_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["attention_mask"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+        label_tensors = [
+            torch.as_tensor(sample["labels"], dtype=torch.long) for sample in features
+        ]
+
+        max_length = max(t.size(0) for t in input_id_tensors)
+        pad_id = (
+            self.tokenizer.pad_token_id
+            if getattr(self.tokenizer, "pad_token_id", None) is not None
+            else self.tokenizer.eos_token_id
+        )
+        if pad_id is None:
+            raise ValueError("pad_token_id 与 eos_token_id 均为 None，无法进行padding。")
+
+        input_ids = torch.full((len(features), max_length), pad_id, dtype=torch.long)
+        attention_mask = torch.zeros((len(features), max_length), dtype=torch.long)
+        labels = torch.full((len(features), max_length), -100, dtype=torch.long)
+
+        for idx, (ids, attn, lbl) in enumerate(zip(input_id_tensors, attention_tensors, label_tensors)):
+            length = ids.size(0)
+            input_ids[idx, :length] = ids
+            attention_mask[idx, :length] = attn
+            labels[idx, :length] = lbl
+
+        pixel_tensors = []
+        for sample in features:
+            pv = sample["pixel_values"]
+            if not isinstance(pv, torch.Tensor):
+                pv = torch.tensor(pv, dtype=torch.float32)
+            pixel_tensors.append(pv)
+        pixel_values = torch.cat(pixel_tensors, dim=0)
+
+        image_grid_thw = torch.stack(
+            [torch.as_tensor(sample["image_grid_thw"], dtype=torch.long).view(-1) for sample in features], dim=0
+        )
+
+        return {
+            "input_ids": input_ids,
+            "attention_mask": attention_mask,
+            "labels": labels,
+            "pixel_values": pixel_values,
+            "image_grid_thw": image_grid_thw,
+        }
+
+
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image."
+
+
+def process_func(example, tokenizer, processor):
+    MAX_LENGTH = 8192
+    image = example["image"]
+    output_content = example["text"]
+    messages = [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {
+                    "type": "image",
+                    "image": image,
+                },
+                {"type": "text", "text": PROMPT_TEXT},
+            ],
+        }
+    ]
+    text = processor.apply_chat_template(
+        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
+    )
+    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+    inputs = processor(
+        text=[text],
+        images=image_inputs,
+        videos=video_inputs,
+        do_resize=True,  
+    )
+
+    instruction_input_ids = inputs["input_ids"][0]
+
+    instruction_attention_mask = inputs["attention_mask"][0]
+
+    instruction_pixel_values = inputs["pixel_values"]
+
+    instruction_image_grid_thw = inputs["image_grid_thw"][0]
+
+    response = tokenizer(f"{output_content}", add_special_tokens=False)
+    response_input_ids = response["input_ids"]
+    response_attention_mask = response.get(
+        "attention_mask", [1] * len(response_input_ids)
+    )
+
+    eos_token_id = tokenizer.eos_token_id
+    if eos_token_id is not None:
+        if not response_input_ids or response_input_ids[-1] != eos_token_id:
+            response_input_ids = response_input_ids + [eos_token_id]
+            response_attention_mask = response_attention_mask + [1]
+    else:
+        pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
+        if pad_token_id is None:
+            raise ValueError("需要定义 eos_token_id 或 pad_token_id 才能结束响应序列。")
+        response_input_ids = response_input_ids + [pad_token_id]
+        response_attention_mask = response_attention_mask + [1]
+
+    input_ids = instruction_input_ids + response_input_ids
+    attention_mask = instruction_attention_mask + response_attention_mask
+    labels = (
+        [-100] * len(instruction_input_ids) + response_input_ids
+    )
+    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:
+        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
+        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
+        labels = labels[:MAX_LENGTH]
+
+    return {
+        "input_ids": input_ids,
+        "attention_mask": attention_mask,
+        "labels": labels,
+        "pixel_values": instruction_pixel_values,
+        "image_grid_thw": instruction_image_grid_thw,
+    }
+
+
+def main():
+    load_dotenv()
+    os.environ["SWANLAB_API_KEY"] = os.getenv("SWAN_LAB")
+
+    data_fraction = 0.002
+
+    ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+
+    ds = ds.shuffle(seed=222)
+
+    train_data = ds["train"].select(range(int(len(ds["train"]) * data_fraction)))
+    print(f"训练数据大小: {len(train_data)}")
+    test_data = ds["test"].select(range(int(len(ds["test"]) * data_fraction)))
+    print(f"测试数据大小: {len(test_data)}")
+
+    # model_id = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+    # model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
+    # output_dir = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+    
+    model_id = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+    output_dir = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+    
+
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False)
+
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), trust_remote_code=True)
+    arch = (config.architectures or [None])[0]
+    module_name = f"transformers.models.{config.model_type}.modeling_{config.model_type}"
+    module = importlib.import_module(module_name)
+    model_cls = getattr(module, arch)
+    model = model_cls.from_pretrained(
+        model_id,
+        cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"),
+        device_map="auto",
+        trust_remote_code=True,
+    )
+
+    model.to(dtype=torch.bfloat16)
+
+    model.config.use_cache = False
+
+    map_kwargs = {"tokenizer": tokenizer, "processor": processor}
+    train_dataset = train_data.map(
+        process_func,
+        remove_columns=train_data.column_names,
+        fn_kwargs=map_kwargs,
+    )
+
+    lora_config_dict = {
+        "lora_rank": 128,
+        "lora_alpha": 16,
+        "lora_dropout": 0,
+    }
+
+    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
+    config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
+        target_modules=target_modules,
+        inference_mode=False,
+        r=lora_config_dict["lora_rank"],
+        lora_alpha=lora_config_dict["lora_alpha"],
+        lora_dropout=lora_config_dict["lora_dropout"],
+        bias="none",
+    )
+
+    peft_model = get_peft_model(model, config)
+
+    peft_model.enable_input_require_grads()
+
+    swanlab_callback = SwanLabCallback(
+        project="Qwen3-VL-finetune",
+        experiment_name="qwen3-vl-latex-ocr",
+        config={
+            "model": model_id,
+            "dataset": "linxy/LaTeX_OCR",
+            "prompt": PROMPT_TEXT,
+            "train_data_number": len(train_data),
+            "lora_rank": lora_config_dict["lora_rank"],
+            "lora_alpha": lora_config_dict["lora_alpha"],
+            "lora_dropout": lora_config_dict["lora_dropout"],
+        },
+    )
+
+    args = TrainingArguments(
+        output_dir=output_dir,
+        per_device_train_batch_size=8, # 每个GPU的batch size
+        gradient_accumulation_steps=1, # 梯度累积步数
+        logging_steps=10, 
+        logging_first_step=5, 
+        num_train_epochs=8, # 训练轮数
+        save_steps=50, # 每多少步保存一次模型 
+        save_total_limit=3, # 最多保存模型数量 
+        learning_rate=1e-4, # 学习率
+        gradient_checkpointing=True, # 梯度检查点
+        gradient_checkpointing_kwargs={"use_reentrant": False}, 
+        report_to="none",
+    )
+
+    eval_dataset = test_data.map(
+        process_func,
+        remove_columns=test_data.column_names,
+        fn_kwargs=map_kwargs,
+    )
+
+    trainer = Trainer(
+        model=peft_model,
+        args=args,
+        train_dataset=train_dataset,
+        eval_dataset=eval_dataset,
+        data_collator=Qwen3VLDataCollator(tokenizer=tokenizer),
+        callbacks=[swanlab_callback],
+    )
+
+    trainer.train()
+
+    logs = trainer.state.log_history
+    steps = [log['step'] for log in logs if 'loss' in log]
+    losses = [log['loss'] for log in logs if 'loss' in log]
+    plt.plot(steps, losses)
+    plt.xlabel('Step')
+    plt.ylabel('Loss')
+    plt.title('Training Loss (Qwen3-VL-30B)')
+
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    plt.savefig(os.path.join(output_dir, "training_loss.png"))
+
+    trainer.model.save_pretrained(output_dir)
+    tokenizer.save_pretrained(output_dir)
+    processor.save_pretrained(output_dir)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+
+</details>
+
+### 训练配置
+
+训练配置如下：
+
+```python
+args = TrainingArguments(
+    output_dir=output_dir,
+    per_device_train_batch_size=8, # 每个GPU的batch size
+    gradient_accumulation_steps=1, # 梯度累积步数
+    logging_steps=10,
+    logging_first_step=5,
+    num_train_epochs=8, # 训练轮数
+    save_steps=50, # 每多少步保存一次模型
+    save_total_limit=3, # 最多保存模型数量
+    learning_rate=1e-4, # 学习率
+    gradient_checkpointing=True, # 梯度检查点
+    gradient_checkpointing_kwargs={"use_reentrant": False},
+    report_to="none",
+)
+```
+
+### 模型路径设置
+
+模型路径设置的部分是：
+
+```python
+# model_id = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
+# output_dir = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+
+model_id = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+output_dir = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+```
+
+你可以基于我原有的代码进行修改，可以替换成你想要进行微调的模型。
+
+## 对比微调前后模型的输出结果
+
+### 代码
+
+我们可以使用下面的代码来对比微调前后模型的输出结果。
+<details><summary>点击查看代码</summary>
+
+```python
+
+import os
+import sys
+from typing import List, Tuple
+
+import torch
+from datasets import load_dataset
+from peft import PeftModel
+from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoConfig
+import importlib
+
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+
+
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image."
+# 使用本地基础模型与LoRA目录
+# BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# PEFT_DIR = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+PEFT_DIR = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+# 是否在内存内合并LoRA（不落盘）
+MERGE_LORA_IN_MEMORY = True
+NUM_TEST_SAMPLES = 5
+
+DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+DTYPE = torch.bfloat16 if DEVICE.type == "cuda" else torch.float32
+
+
+def load_backbone(model_id: str):
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_id, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), trust_remote_code=True)
+    arch = (config.architectures or [None])[0]
+    module_name = f"transformers.models.{config.model_type}.modeling_{config.model_type}"
+    module = importlib.import_module(module_name)
+    model_cls = getattr(module, arch)
+
+    model = model_cls.from_pretrained(
+        model_id,
+        cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"),
+        device_map="auto" if DEVICE.type == "cuda" else None,
+        trust_remote_code=True,
+    )
+    model.to(dtype=DTYPE)
+    
+    return model, tokenizer, processor
+
+
+def load_lora_model(peft_dir: str, base_model_id: str = BASE_MODEL_ID):
+    if not os.path.isdir(peft_dir):
+        raise FileNotFoundError(f"未找到微调模型目录: {peft_dir}")
+
+    # 基座
+    base_model, _base_tok, _base_proc = load_backbone(base_model_id)
+
+    # 先加载LoRA
+    peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, peft_dir)
+    model = peft_model
+    if MERGE_LORA_IN_MEMORY:
+        try:
+            model = peft_model.merge_and_unload()
+            print("LoRA内存合并成功。")
+        except Exception:
+            print("警告: LoRA内存合并失败，继续使用未合并模型。")
+            # 合并失败则退回未合并模型
+            model = peft_model
+    model.to(dtype=DTYPE)
+    model.eval()
+
+
+    # tokenizer/processor 优先从LoRA目录读取，保证chat_template与词表一致
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(peft_dir, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(peft_dir, cache_dir=os.environ.get("HF_HOME", "./"), use_fast=False, trust_remote_code=True)
+    return model, tokenizer, processor
+
+
+def build_inputs(processor, image, prompt_text: str):
+    messages = [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {"type": "image", "image": image},
+                {"type": "text", "text": prompt_text},
+            ],
+        }
+    ]
+    text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+    inputs = processor(text=[text], images=image_inputs, videos=video_inputs, do_resize=True)
+    return inputs
+
+
+def ensure_block_dollars(text: str) -> str:
+    if text is None:
+        return "$$$$"
+    s = str(text).strip()
+    if s.startswith("$$") and s.endswith("$$"):
+        return s
+    if s.startswith("$") and s.endswith("$") and not s.startswith("$$") and not s.endswith("$$"):
+        inner = s[1:-1].strip()
+        return f"$${inner}$$"
+    if s.count("$$") >= 2:
+        return s
+    return f"$${s}$$"
+
+
+@torch.inference_mode()
+def generate_answer(model, tokenizer, processor, image, max_new_tokens: int = 512) -> str:
+    inputs = build_inputs(processor, image, PROMPT_TEXT)
+
+    input_ids = torch.as_tensor(inputs["input_ids"], device=DEVICE)
+    if input_ids.ndim == 1:
+        input_ids = input_ids.unsqueeze(0)
+    attention_mask = inputs.get("attention_mask", None)
+    if attention_mask is not None:
+        attention_mask = torch.as_tensor(attention_mask, device=DEVICE)
+        if attention_mask.ndim == 1:
+            attention_mask = attention_mask.unsqueeze(0)
+
+    pixel_values = inputs.get("pixel_values")
+    pixel_values = torch.as_tensor(pixel_values, device=DEVICE)
+
+    image_grid_thw = inputs.get("image_grid_thw")
+    image_grid_thw = torch.as_tensor(image_grid_thw, device=DEVICE)
+
+    gen_kwargs = {
+        "input_ids": input_ids,
+        "pixel_values": pixel_values,
+        "max_new_tokens": max_new_tokens,
+        "do_sample": False,
+        "use_cache": True,
+    }
+    if attention_mask is not None:
+        gen_kwargs["attention_mask"] = attention_mask
+    if image_grid_thw is not None:
+        gen_kwargs["image_grid_thw"] = image_grid_thw
+
+    outputs = model.generate(**gen_kwargs)
+    gen_seq = outputs[0].tolist()
+    prompt_len = input_ids.shape[1]
+    gen_ids = gen_seq[prompt_len:]
+    text = tokenizer.decode(gen_ids, skip_special_tokens=True)
+    return text.strip()
+
+
+def main():
+    print("Loading dataset linxy/LaTeX_OCR (synthetic_handwrite)...")
+    ds = load_dataset("linxy/LaTeX_OCR", "synthetic_handwrite")
+    ds = ds.shuffle(seed=222)
+    # test_split = ds["train"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+    test_split = ds["test"].select(range(NUM_TEST_SAMPLES))
+
+    print("Loading base model...")
+    base_model, base_tokenizer, base_processor = load_backbone(BASE_MODEL_ID)
+    try:
+        if hasattr(base_model, "gradient_checkpointing"):
+            base_model.gradient_checkpointing_disable()
+        if hasattr(base_model, "config"):
+            base_model.config.use_cache = True
+        if hasattr(base_model, "generation_config") and base_model.generation_config is not None:
+            base_model.generation_config.use_cache = True
+    except Exception:
+        pass
+    base_model.eval()
+
+    print(f"Loading LoRA fine-tuned model from: {PEFT_DIR}")
+    try:
+        lora_model, lora_tokenizer, lora_processor = load_lora_model(PEFT_DIR, BASE_MODEL_ID)
+        try:
+            if hasattr(lora_model, "gradient_checkpointing"):
+                lora_model.gradient_checkpointing_disable()
+            if hasattr(lora_model, "config"):
+                lora_model.config.use_cache = True
+        except Exception:
+            pass
+    except Exception as e:
+        print(f"加载微调模型失败: {e}")
+        print("仅对基础模型进行推理对比。")
+        lora_model = None
+        lora_tokenizer = base_tokenizer
+        lora_processor = base_processor
+
+    print(f"\n===== Inference Comparison on {NUM_TEST_SAMPLES} samples =====\n")
+    for idx, sample in enumerate(test_split):
+        image = sample["image"]
+        gt = sample.get("text", "")
+        print(f"[Sample {idx}]------------------------------")
+        print(f"GT: {ensure_block_dollars(gt)}")
+
+        base_pred = ensure_block_dollars(generate_answer(base_model, base_tokenizer, base_processor, image))
+        print(f"Base: {base_pred}")
+
+        if lora_model is not None:
+            lora_pred = ensure_block_dollars(generate_answer(lora_model, lora_tokenizer, lora_processor, image))
+            print(f"LoRA: {lora_pred}")
+        else:
+            print("LoRA: <not loaded>")
+
+        print()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+
+
+```
+
+</details>
+
+### 运行配置
+
+模型路径设置的位置和其他的一些设置项，在文件的开始部分代码中，具体如下。
+
+```python
+PROMPT_TEXT = "Transcribe the LaTeX of this image." # 使用的提示词。
+
+# 使用本地基础模型与LoRA目录
+# BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-fs/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct"
+# PEFT_DIR = "/root/autodl-fs/output/Qwen3-VL-30B"
+BASE_MODEL_ID = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B-Instruct"
+PEFT_DIR = "/root/autodl-tmp/Qwen3-VL-4B"
+# 是否在内存内合并LoRA（不落盘）
+MERGE_LORA_IN_MEMORY = True
+NUM_TEST_SAMPLES = 5 # 是使用的测试样本数
+```
+
+## 模型微调效果
+
+### Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
+
+下面的图是`Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct`模型微调图表，使用的batch size为8。
+
+![模型微调图表](images/05-7-1.png)
+
+从图的效果看，loss基本都处于一个稳定下降的状态，证明我们的训练效果是在拟合数据集的。
+
+### Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
+
+下面的图是`Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct`模型微调图表，batch size为1。
+
+![模型微调图表](images/05-7-2.png)
+
+下面的图是`qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct`模型微调图表，batch size为8。
+
+![模型微调图表](images/05-7-3.png)
+
+### 微调后模型效果展示
+
+#### Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
+
+微调前后模型效果对比1。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-8.png)
+
+微调前后模型效果对比2。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-9.png)
+微调前后模型效果对比3。
+
+![微调前后模型效果对比](images/05-10.png)
+
+#### Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
+
+微调前后模型效果对比1，这里是使用batch size为1，训练出来的效果，可以看到这里是较差的提取效果。
+![微调前后模型效果对比](images/05-10-1.png)
+
+微调前后模型效果对比2，这里是使用batch size为8，训练出来的效果，可以看到效果比之前好很多。
+![微调前后模型效果对比](images/05-10-2.png)
+
+#### 总结
+
+上面显示的是微调前后模型效果对比。
+
+虽然看似 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 部分示例里面前后对比是有提升的，不过我也发现模型在微调之后出现了其他的问题。
+
+比如偶尔有一些示例不如微调前的模型，我觉得是模型有点过拟合导致的。因为从微调的图表中就显示了，我们训练的轮次有些过于多了。
+
+本次模型微调里面我也不仅仅微调了一次，而是多次。
+
+刚开始我只是设置了一轮的微调，但是效果并不好，微调前后模型输出的内容几乎一模一样，两轮也是类似的。
+
+接着我慢慢调整训练轮次，在轮次到9的时候，很明显loss不再是一直向下，反倒是有部分上升了，我觉得就先设置训练轮次为8了。
+
+本来我是想要使用手写公式识别的数据集进行训练的。
+
+不过训练的过程中，模型拟合似乎并不好，因为手写的公式数据集里面，不同的一个字符写法可能有很多种，如果我在仅仅使用少量数据集的情况下进行训练，模型微调的效果并不好，于是，换回了非手写的公式。
+
+还有一点是 batch size 的设置，这个参数对训练结果有较大的影响，从 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 能看出来， batch size 设置为1的时候，模型训练的效果会差一些，我估计是过拟合了，batch size 设置为8的时候，效果相比来说比较好。
+
+感兴趣的读者，可以试试其他的参数设置，比如rank，lora_alpha、学习率，batch_size等等,然后对比前后调整的差异。
+
+## 补充模型训练信息
+
+![GPU使用情况](images/05-11.png)
+
+![GPU使用情况](images/05-12.png)
+
+![环境信息](images/05-13.png)
+
+![系统硬件](images/05-14.png)
+
+![卡片](images/05-15.png)
+
+## 常见错误解决办法
+
+![numpy报错](images/05-16.png)
+如果遇到上图所示的错误，也就是：
+
+```bash
+pyarrow.lib.ArrowTypeError: Did not pass numpy.dtype object
+```
+
+这种情况，我觉得是由于numpy的版本导致的。
+你可以使用下面的命令进行版本修复：
+
+```bash
+pip install --upgrade numpy
+```
+
+运行这个命令，然后重新运行代码， 应该是可以修复这个错误的。
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-1-1.png b/models/Qwen3-VL/images/05-1-1.png
new file mode 100644
index 00000000..f71d1378
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-1-1.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-1-2.png b/models/Qwen3-VL/images/05-1-2.png
new file mode 100644
index 00000000..37b33046
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-1-2.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-10-1.png b/models/Qwen3-VL/images/05-10-1.png
new file mode 100644
index 00000000..9e7a34df
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-10-1.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-10-2.png b/models/Qwen3-VL/images/05-10-2.png
new file mode 100644
index 00000000..fe40929f
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-10-2.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-10.png b/models/Qwen3-VL/images/05-10.png
new file mode 100644
index 00000000..4ca7a0a3
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-10.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-11.png b/models/Qwen3-VL/images/05-11.png
new file mode 100644
index 00000000..f3724c04
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-11.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-12.png b/models/Qwen3-VL/images/05-12.png
new file mode 100644
index 00000000..5b30ca09
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-12.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-13.png b/models/Qwen3-VL/images/05-13.png
new file mode 100644
index 00000000..d7baa99e
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-13.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-14.png b/models/Qwen3-VL/images/05-14.png
new file mode 100644
index 00000000..b970eece
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-14.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-15.png b/models/Qwen3-VL/images/05-15.png
new file mode 100644
index 00000000..d0220d48
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-15.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-16.png b/models/Qwen3-VL/images/05-16.png
new file mode 100644
index 00000000..32df5582
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-16.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-2.png b/models/Qwen3-VL/images/05-2.png
new file mode 100644
index 00000000..863cb76c
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-2.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-3.png b/models/Qwen3-VL/images/05-3.png
new file mode 100644
index 00000000..d07b6714
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-3.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-4.png b/models/Qwen3-VL/images/05-4.png
new file mode 100644
index 00000000..2734fc01
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-4.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-5.png b/models/Qwen3-VL/images/05-5.png
new file mode 100644
index 00000000..17b57c31
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-5.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-6.png b/models/Qwen3-VL/images/05-6.png
new file mode 100644
index 00000000..d6daff2e
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-6.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-7-1.png b/models/Qwen3-VL/images/05-7-1.png
new file mode 100644
index 00000000..882e059b
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-7-1.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-7-2.png b/models/Qwen3-VL/images/05-7-2.png
new file mode 100644
index 00000000..11f3e092
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-7-2.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-7-3.png b/models/Qwen3-VL/images/05-7-3.png
new file mode 100644
index 00000000..695aea0c
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-7-3.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-8.png b/models/Qwen3-VL/images/05-8.png
new file mode 100644
index 00000000..01e6493a
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-8.png differ
diff --git a/models/Qwen3-VL/images/05-9.png b/models/Qwen3-VL/images/05-9.png
new file mode 100644
index 00000000..64589016
Binary files /dev/null and b/models/Qwen3-VL/images/05-9.png differ