Qwen-VL等视觉大模型微调数据的常见格式和示例：

一、基础数据格式

Qwen-VL的微调数据通常采用JSON或JSONL格式，每条数据包含图像路径和对应的文本指令-响应对[[1]][[2]]。以下是两种典型结构：

1. 指令-响应格式（单轮对话）

{
  "image": "train_images/img001.jpg",
  "instruction": "请描述图片中的场景",
  "output": "这是一张工厂流水线的照片，左边有一台红色机器人手臂，正在抓取零件。"
}

应用场景：

• 工业质检（产品图+缺陷说明）
• 电商客服（商品图+属性描述）
• 医疗影像（CT扫描图+诊断报告）[[3]][[4]]

2. 多轮对话格式

{
  "id": "sample_0",
  "conversations": [
    {
      "from": "user",
      "value": "Picture 1: <img>path/to/image1.jpg</img>\n图中的动物是什么品种？"
    },
    {
      "from": "assistant",
      "value": "图中是一只金毛寻回犬。"
    },
    {
      "from": "user",
      "value": "请框出它的眼睛位置"
    },
    {
      "from": "assistant",
      "value": "<ref>眼睛</ref><box>(210,320),(240,350)</box><ref>眼睛</ref><box>(280,315),(310,345)</box>"
    }
  ]
}

特点：

• 支持视觉定位（如<box>坐标标注）
• 允许多轮交互式问答[[5]][[6]]

二、实际应用示例

1. 工业场景

   {
     "image": "defect_003.png",
     "instruction": "检测产品表面缺陷",
     "output": "右侧边缘存在长约2mm的划痕，缺陷等级B"
   }
   

2. 医疗场景

   {
     "image": "xray_chest_123.jpg",
     "instruction": "分析肺部影像",
     "output": "右肺下叶见斑片状高密度影，考虑炎症可能性大"
   }
   

三、数据集构建建议

1. 数据存储：所有样本需整合至单个JSONL文件，每行一个完整JSON对象[[7]][[8]]
2. 图像处理：
   • 支持常见格式（JPG/PNG）
   • 需保持图像路径与文本描述的对应关系
3. 规模要求：
   • 基础微调建议≥1000条样本
   • 复杂任务需数万条高质量数据[[9]][[10]]

四、注意事项

• 目标检测任务需提供标准化坐标格式（如(x1,y1),(x2,y2)）[[11]]
• 微调前需统一图像分辨率（推荐224×224或448×448）
• 建议划分训练集/验证集（比例通常为8:2）[[12]]

以上格式均适用于Qwen-VL系列的微调，包括Qwen2.5-VL和Qwen2-VL模型。实际使用时需根据具体任务调整字段名称和标注规范。