SWIFT支持350+ LLM和100+ MLLM（多模态大模型）的训练(预训练、微调、对齐)、推理、评测和部署。开发者可以直接将我们的框架应用到自己的Research和生产环境中，实现模型训练评测到应用的完整链路。我们除支持了PEFT提供的轻量训练方案外，也提供了一个完整的Adapters库以支持最新的训练技术，如NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等，这个适配器库可以脱离训练脚本直接使用在自己的自定流程中。
为方便不熟悉深度学习的用户使用，我们提供了一个Gradio的web-ui用于控制训练和推理，并提供了配套的深度学习课程和最佳实践供新手入门。 可以在Huggingface space 和 ModelScope创空间 中体验SWIFT web-ui功能了。
SWIFT具有丰富全面的文档，请查看我们的文档网站:
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- 2024.09.26: 支持aya-expanse系列模型的训练到部署. 使用
swift infer --model_type aya-expanse-32b进行体验. - 2024.10.23: 支持emu3-chat的训练到部署. 使用
swift infer --model_type emu3-chat进行体验. - 2024.10.22: 支持molmo系列模型的训练到部署. 使用
swift infer --model_type molmo-7b-d进行体验. - 2024.10.09: 支持 llm 和 mllm 的 reward modeling 训练, 支持 llm 的 PPO 训练. 参考文档
- 2024.10.09: 支持ovis1.6-gemma2的训练到部署. 使用
swift infer --model_type ovis1_6-gemma2-9b进行体验. - 2024.09.26: 支持llama3.2-vision系列模型的训练到部署. 使用
swift infer --model_type llama3_2-11b-vision-instruct进行体验. - 2024.09.26: 支持llama3.2系列模型的训练到部署. 使用
swift infer --model_type llama3_2-1b-instruct进行体验. - 2024.09.25: 支持got-ocr2的训练到部署. 最佳实践可以查看这里.
- 2024.09.24: 支持llama3_1-8b-omni的训练与部署. 使用
swift infer --model_type llama3_1-8b-omni进行体验. - 2024.09.23: 支持pixtral-12b的训练与部署. 使用
swift infer --model_type pixtral-12b --dtype fp16进行体验. - 🔥2024.09.19: 支持qwen2.5、qwen2.5-math、qwen2.5-coder系列模型. 支持qwen2-vl-72b系列模型. 最佳实践可以查看这里.
- 2024.09.07: 支持
Reflection-llama3-70b模型， 使用swift sft/infer --model_type reflection-llama_3_1-70b命令即可训练和推理. - 2024.09.06: 支持mplug-owl3的微调和推理, 最佳实践可以查看这里.
- 2024.09.05: 支持minicpm3-4b模型. 使用
swift infer --model_type minicpm3-4b进行体验. - 2024.09.05: 支持yi-coder系列模型. 使用
swift infer --model_type yi-coder-1_5b-chat进行体验. - 🔥2024.08.30: 支持qwen2-vl系列模型的推理与微调: qwen2-vl-2b-instruct, qwen2-vl-7b-instruct. 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.08.26: 支持Liger, 该内核支持LLaMA、Qwen、Mistral等模型, 并大幅减少显存使用(10%~60%), 使用
--use_liger true开启训练. - 🔥2024.08.22: 支持ReFT, 该tuner可以以LoRA的1/15~1/65的参数量达到和LoRA匹配或更好的效果, 使用
--sft_type reft开始训练! - 🔥2024.08.21: 支持phi3_5-mini-instruct, phi3_5-moe-instruct, phi3_5-vision-instruct. 使用phi3_5-vision-instruct进行Latex OCR微调的最佳实践可以查看这里.
- 2024.08.21: 支持idefics3-8b-llama3, llava-onevision-qwen2-0_5b-ov, llava-onevision-qwen2-7b-ov, llava-onevision-qwen2-72b-ov.
- 🔥2024.08.20: 支持使用deepspeed-zero3对多模态大模型进行微调.
- 2024.08.20: 支持模型: longwriter-glm4-9b, longwriter-llama3_1-8b. 支持数据集: longwriter-6k.
- 🔥2024.08.12: 🎉 SWIFT论文已经发布到arXiv上，可以点击这个链接阅读.
- 🔥2024.08.12: 支持packing和flash-attention时不污染attention_mask, 使用
--packing开启。详情见PR. - 🔥2024.08.09: 支持qwen2-audio模型的推理与微调. 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.08.08: 支持qwen2-math系列模型, 1.5B, 7B, 72B. 使用
swift infer --model_type qwen2-math-1_5b-instruct进行体验. - 🔥2024.08.07: 支持使用vllm对多模态大模型: llava系列, internvl2系列, phi3-vision, minicpm-v2.5进行推理加速和部署. 可以查看多模态&vLLM推理加速文档获取更多信息.
- 2024.08.06: 支持minicpm-v-v2_6-chat, 使用
swift infer --model_type minicpm-v-v2_6-chat进行推理体验, 最佳实践可以查看这里. - 2024.08.06: 支持internlm2.5的1.8b和20b系列. 使用
swift infer --model_type internlm2_5-1_8b-chat进行体验. - 🔥2024.08.05: 支持多模态数据集的评测！命令行完全一致，新增了许多多模态数据集.
- 🔥2024.08.02: 支持Fourier Ft训练. 使用方式为
--sft_type fourierft, 参数可以参考这里. - 🔥2024.07.29: 支持使用lmdeploy对LLM和VLM模型进行推理加速. 文档可以查看这里.
- 🔥2024.07.24: 人类偏好对齐算法支持视觉多模态大模型, 包括DPO/ORPO/SimPO/CPO, 训练参考文档. 支持数据集RLAIF-V.
- 🔥2024.07.24: 支持使用megatron对qwen2系列进行CPT和SFT. 可以查看megatron训练文档.
- 🔥2024.07.24: 支持llama3.1系列模型. 包含8b, 70b, 405b. 支持openbuddy-llama3_1-8b-chat.
More
- 2024.07.20: 支持mistral-nemo系列模型. 使用
--model_type mistral-nemo-base-2407以及--model_type mistral-nemo-instruct-2407开始训练和推理. - 🔥2024.07.19: 支持Q-Galore算法, 该算法可以减少显存使用约60% (qwen-7b-chat, full, 80G -> 35G), 使用命令行:
swift sft --model_type xxx --use_galore true --galore_quantization true来开始训练! - 2024.07.17: 支持InternVL2系列新模型:
model_type分别为internvl2-1b, internvl2-40b, internvl2-llama3-76b. 最佳实践可以查看这里. - 2024.07.17: 支持NuminaMath-7B-TIR的训练和推理. model_type可以使用
numina-math-7b. - 🔥2024.07.16: 支持ollama和bitsandbytes导出. 可以使用命令:
swift export --model_type xxx --to_ollama true或者swift export --model_type xxx --quant_method bnb --quant_bits 4. - 2024.07.08: 支持cogvlm2-video-13b-chat. 最佳实践可以查看这里.
- 2024.07.08: 支持internlm-xcomposer2_5-7b-chat. 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.07.06: 支持llava-next-video系列模型: llava-next-video-7b-instruct, llava-next-video-7b-32k-instruct, llava-next-video-7b-dpo-instruct, llava-next-video-34b-instruct. 可以查看llava-video最佳实践了解更多.
- 🔥2024.07.06: 支持InternVL-2系列: internvl2-2b, internvl2-4b, internvl2-8b, internvl2-26b.
- 2024.07.06: 支持codegeex4-9b-chat.
- 2024.07.04: 支持internlm2_5-7b系列: internlm2_5-7b, internlm2_5-7b-chat, internlm2_5-7b-chat-1m.
- 2024.07.02: 支持
llava1_6-vicuna-7b-instruct,llava1_6-vicuna-13b-instruct等llava-hf模型. 最佳实践可以查看这里. - 🔥2024.06.29: 支持eval-scope&open-compass评测! 我们支持了包含
BoolQ, ocnli, humaneval, math, ceval, mmlu, gsk8k, ARC_e等50+标准数据集在内的评测流程, 请查看我们的评测文档来使用。下个迭代我们会支持多模态评测和Agent评测，记得持续关注我们: ) - 🔥2024.06.28: 支持Florence系列模型: 可以查看Florence最佳实践.
- 🔥2024.06.28: 支持Gemma2系列模型: gemma2-9b, gemma2-9b-instruct, gemma2-27b, gemma2-27b-instruct.
- 🔥2024.06.18: 支持DeepSeek-Coder-v2系列模型! 使用model_type
deepseek-coder-v2-instruct和deepseek-coder-v2-lite-instruct来开启训练和推理. - 🔥2024.06.16: 支持KTO和CPO训练，使用
swift rlhf --rlhf_type kto和swift rlhf --rlhf_type cpo来开始训练，可以参考文档. - 2024.06.11: 支持符合OpenAI接口的工具调用Agent部署, 可以查看Agent部署最佳实践.
- 🔥2024.06.07: 支持Qwen2系列LLM, 包括0.5B、1.5B、7B、72B的Base和Instruct模型, 以及对应的gptq-int4、gptq-int8、awq-int4量化版本. 使用双卡80GiB A100对Qwen2-72B-Instruct进行自我认知微调并推理部署的最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.06.05: 支持glm4系列大模型和glm4v-9b-chat多模态大模型, 可以查看glm4v最佳实践.
- 🔥2024.06.01: 支持SimPO训练，使用
swift simpo来开始训练，最佳实践可以查看这里 - 🔥2024.06.01: 支持多模态大模型部署, 可以查看多模态部署文档.
- 2024.05.31: 支持Mini-Internvl多模态模型, 使用model_type
mini-internvl-chat-2b-v1_5和mini-internvl-chat-4b-v1_5来训练. - 2024.05.24: 支持Phi3多模态模型, 使用model_type
phi3-vision-128k-instruct来训练. - 2024.05.22: 支持DeepSeek-V2-lite系列模型, model_type为
deepseek-v2-lite和deekseek-v2-lite-chat - 2024.05.22: 支持TeleChat-12b-v2模型和量化版本, model_type为
telechat-12b-v2和telechat-12b-v2-gptq-int4 - 🔥2024.05.21: 支持 MiniCPM-Llama3-V-2_5 的推理与微调, 可以查看minicpm-v-2.5最佳实践.
- 🔥2024.05.20: 支持 cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B, cogvlm2-llama3-chat-19B 的推理与微调, 可以查看cogvlm2最佳实践.
- 🔥2024.05.17: 支持peft=0.11.0. 同时支持了三个新的tuner方法：
BOFT,Vera和Pissa. 使用--sft_type boft/vera开启BOFT或者Vera, 使用--init_lora_weights pissa以及--sft_type lora来使用 Pissa. - 2024.05.16: 支持Llava-Next (Stronger)系列模型，最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.05.13: 支持Yi-1.5系列模型，使用
--model_type yi-1_5-9b-chat等开始体验 - 2024.05.11: 支持使用hqq和eetq进行qlora训练和量化推理，可以查看LLM量化与导出文档
- 2024.05.10: 支持序列并行. 先安装
pip install .[seq_parallel], 之后在DDP环境中添加--sequence_parallel_size n即可使用! - 2024.05.08: 支持DeepSeek-V2-Chat模型, 训练参考这个脚本。支持InternVL-Chat-V1.5-Int8模型，最佳实践参考这里.
- 🔥2024.05.07: 支持ORPO训练，使用
swift orpo来开始训练， 最佳实践可以查看这里 - 2024.05.07: 支持来自xtuner的Llava-Llama3模型，model_type为
llava-llama-3-8b-v1_1. - 2024.04.29: 支持InternVL-Chat-V1.5的推理与微调, 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.04.26: 支持LISA 和 unsloth训练！指定
--lisa_activated_layers=2来开启LISA（显存使用降低至全参训练的30%），指定--tuner_backend unsloth来使用unsloth，用更少的显存（30%或更少）更快的速度（5x）训练一个超大模型！ - 🔥2024.04.26: 支持Qwen1.5-110B和Qwen1.5-110B-Chat模型的推理与微调, 使用这个脚本来开始训练！
- 2024.04.24: 支持Phi3系列模型的推理与微调. 包括: phi3-4b-4k-instruct, phi3-4b-128k-instruct.
- 2024.04.22: 支持chinese-llama-alpaca-2系列模型的推理与微调和部署等. 包括：chinese-llama-2-1.3b, chinese-llama-2-7b, chinese-llama-2-13b, chinese-alpaca-2-1.3b, chinese-alpaca-2-7b和chinese-alpaca-2-13b以及对应的16k和64k长文本模型.
- 2024.04.22: 支持Llama3 GPTQ-Int4, GPTQ-Int8, AWQ系列模型的推理与微调. 支持chatglm3-6b-128k, Openbuddy-llama3的推理与微调.
- 2024.04.20: 支持Atom系列模型的推理, 微调和部署等. 包括: Atom-7B and Atom-7B-Chat. 使用这个脚本来开始训练！
- 2024.04.19: 支持NPU的单卡、DDP、ZeRO2和ZeRO3的训练与推理, 可以查看NPU推理与微调最佳实践.
- 2024.04.19: 支持Llama3系列模型的推理, 微调和部署等. 包括: Llama-3-8B, Llama-3-8B-Instruct, Llama-3-70B, Llama-3-70B-Instruct. 使用这个脚本开始训练叭！
- 2024.04.18: 支持模型: wizardlm2-7b-awq, wizardlm2-8x22b, yi-6b-chat-awq, yi-6b-chat-int8, yi-34b-chat-awq, yi-34b-chat-int8. 支持
--deepspeed zero3-offload, 提供了默认zero3-offload配置文件来使用zero3+cpu offload. - 2024.04.18: 支持使用环境变量
USE_HF兼容HuggingFace生态, 切换成使用HF中的模型和数据集, 可以查看HuggingFace生态兼容文档. - 2024.04.17: 支持OpenAI样式的接口评测, 可以查看评测参数接口文档来查看使用方法.
- 🔥2024.04.17: 支持 CodeQwen1.5-7B系列: CodeQwen1.5-7B, CodeQwen1.5-7B-Chat, CodeQwen1.5-7B-Chat-AWQ, 使用这个脚本来开始训练！
- 2024.04.16: 支持llava-v1.6-34b的推理与微调, 最佳实践可以查看这里.
- 2024.04.13: 支持Mixtral-8x22B-v0.1模型的推理与微调, 使用这个脚本来开始训练！
- 2024.04.13: 支持新推出的MiniCPM系列: MiniCPM-V-2.0、MiniCPM-2B-128k、MiniCPM-MoE-8x2B和MiniCPM-1B。使用这个脚本来开始训练！
- 🔥2024.04.11: 支持一键式模型评测能力! 首批数据集包含MMLU、CEval、ARC等，也支持用户自定义数据集，具体可以这个文档。同时, 我们支持了一个比较trick的方法来做多个消融实验的管理，查看这个文档来使用。
- 🔥2024.04.11: 支持c4ai-command-r系列: c4ai-command-r-plus, c4ai-command-r-v01。使用这个脚本来开始训练！
- 2024.04.10: 使用swift微调qwen-7b-chat模型增强模型function call能力，并结合Modelscope-Agent使用，最佳实践可以查看这里。
- 🔥2024.04.09: 支持
弱智吧系列数据集. 在支持的模型和数据集文档中搜索ruozhiba来找到数据集并开始训练！ - 2024.04.08: 支持XVERSE-MoE-A4.2B模型的推理与微调, 使用这个脚本来开始训练！
- 2024.04.04: 支持使用QLoRA+FSDP来使用两张24G显卡训练70B模型, 使用这个脚本开始训练.
- 🔥2024.04.03: 支持Qwen1.5-32B系列: Qwen1.5-32B, Qwen1.5-32B-Chat, Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4。使用这个脚本来开始训练！
- 🔥2024.04.02: 支持Mengzi3-13B-Base模型的推理与微调, 使用这个脚本来开始训练！
- 🔥2024.04.01: 支持dbrx系列, dbrx-base和dbrx-instruct, 使用这个脚本来开始训练！.
- 🔥2024.03.29: 支持Qwen1.5-MoE系列: Qwen1.5-MoE-A2.7B, Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat, Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat-GPTQ-Int4.
- 🔥2024.03.29: 支持Grok-1 300B MoE模型的推理与微调, 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.03.25: 支持TeleChat-7b和TeleChat-12b模型的训练和推理, 使用这个脚本来开始训练！.
- 🔥2024.03.20: 支持llava系列的推理与微调, 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.03.12: 支持deepseek-vl系列推理和微调, 最佳实践可以查看这里.
- 🔥2024.03.11: 支持GaLore, 用于在全参数训练中有效减小显存占用至原来的1/2.
- 🔥2024.03.10: Qwen1.5-7B-Chat与Qwen1.5-72B-Chat从微调到部署全流程最佳实践.
- 🔥2024.03.09: 支持MAMBA模型的训练和推理, 使用这个脚本来开始训练！.
- 2024.03.09: 支持AQLM量化模型的训练和推理, 使用这个脚本开始训练！
- 2024.03.06: 支持AWQ量化模型的训练和推理, 使用这个Qwen1.5-AWQ模型脚本开始训练, 并支持yi-9b的训练和推理.
- 🔥2024.02.29: 支持LLaMA PRO, 使用这个脚本即可开始训练.
- 🔥2024.02.29: 支持LoRA+, 使用这个脚本即可开始训练.
- 2024.02.25: 支持
swift export, 对模型进行AWQ/GPTQ量化导出, 以及推送ModelScope Hub. 具体可以查看: LLM量化与导出文档. - 2024.02.22: 支持gemma系列: gemma-2b, gemma-2b-instruct, gemma-7b, gemma-7b-instruct.
- 2024.02.16: 支持deepseek-math系列: deepseek-math-7b, deepseek-math-7b-instruct, deepseek-math-7b-chat.
- 🔥2024.02.05: 支持Qwen1.5系列模型, 支持的所有Qwen1.5系列模型请查看模型列表. 提供了qwen1half-7b-chat, qwen1half-7b-chat-int8微调的脚本.
- 2024.02.05: 支持扩散模型如SDXL, SD, ControlNet的训练, 同时也支持DreamBooth的训练, 详情可以查看对应的训练脚本.
- 2024.02.01: 支持minicpm系列: minicpm-2b-sft-chat, minicpm-2b-chat.
- 🔥2024.02.01: 支持数据集打混来减少 灾难性遗忘问题. 使用
--train_dataset_mix_ratio 2.0开启训练！同时我们也开源了通用知识数据集 ms-bench. - 🔥2024.02.01: 支持Agent训练！Agent训练算法源自这篇论文. 我们也增加了ms-agent这个优质的agent数据集. 使用这个脚本开启Agent训练!
- 🔥2024.02.01: 支持在DPO训练中增加SFT loss来减少KL散度loss造成的生成重复问题.
- 2024.02.01: 支持在训练中使用AdaLoRA和IA3两个adapter.
- 2024.02.01: 支持在AnimateDiff训练中使用
--merge_lora参数. - 2024.01.30: 支持internlm-xcomposer2-7b-chat.
- 🔥2024.01.30: 支持ZeRO-3, 只需要指定
--deepspeed default-zero3即可. - 2024.01.29: 支持internlm2-math系列: internlm2-math-7b, internlm2-math-7b-chat, internlm2-math-20b, internlm2-math-20b-chat.
- 🔥2024.01.26: 支持yi-vl-6b-chat, yi-vl-34b-chat.
- 2024.01.24: 支持codefuse-codegeex2-6b-chat, codefuse-qwen-14b-chat.
- 2024.01.23: 支持orion系列: orion-14b, orion-14b-chat.
- 2024.01.20: 支持xverse-13b-256k, xverse-65b-v2, xverse-65b-chat.
- 🔥2024.01.17: 支持internlm2系列: internlm2-7b-base, internlm2-7b, internlm2-7b-sft-chat, internlm2-7b-chat, internlm2-20b-base, internlm2-20b, internlm2-20b-sft-chat, internlm2-20b-chat.
- 2024.01.15: 支持yuan系列: yuan2-2b-instruct, yuan2-2b-janus-instruct, yuan2-51b-instruct, yuan2-102b-instruct.
- 🔥2024.01.12: 支持deepseek-moe系列: deepseek-moe-16b, deepseek-moe-16b-chat.
- 🔥2024.01.04: 支持VLLM部署, 兼容OpenAI API样式, 具体可以查看VLLM推理加速与部署.
- 2024.01.04: 更新Benchmark, 方便查看不同模型训练的速度和所需显存.
- 🔥 2023.12.29: 支持web-ui进行sft训练和推理，安装ms-swift后使用
swift web-ui开启 - 🔥 2023.12.29: 支持 DPO RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 和三个用于此任务的数据集: AI-ModelScope/stack-exchange-paired 以及 AI-ModelScope/hh-rlhf 以及 AI-ModelScope/hh_rlhf_cn. 查看文档开启训练！
- 🔥 2023.12.28: 支持SCEdit! 该tuner可显著降低U-Net中的显存占用，并支持低显存可控图像生成（取代ControlNet），阅读下面的章节来了解详细信息
- 2023.12.23: 支持codegeex2-6b.
- 2023.12.19: 支持phi2-3b.
- 2023.12.18: 支持VLLM进行推理加速.
- 2023.12.15: 支持deepseek, deepseek-coder系列: deepseek-7b, deepseek-7b-chat, deepseek-67b, deepseek-67b-chat, openbuddy-deepseek-67b-chat, deepseek-coder-1_3b, deepseek-coder-1_3b-instruct, deepseek-coder-6_7b, deepseek-coder-6_7b-instruct, deepseek-coder-33b, deepseek-coder-33b-instruct.
- 2023.12.13: 支持mistral-7b-instruct-v2, mixtral-moe-7b, mixtral-moe-7b-instruct.
- 2023.12.09: 支持
freeze_parameters_ratio参数, 作为lora和全参数训练的折中方案. 对应的sh可以查看full_freeze_ddp. 支持disable_tqdm,lazy_tokenize,preprocess_num_proc参数, 具体可以查看命令行参数. - 2023.12.08: 支持sus-34b-chat, 支持yi-6b-200k, yi-34b-200k.
- 2023.12.07: 支持Multi-Node DDP训练.
- 2023.12.05: 支持模型: zephyr-7b-beta-chat, openbuddy-zephyr-7b-chat. 支持数据集: hc3-zh, hc3-en.
- 🔥 2023.12.02: 自我认知微调最佳实践, 10分钟对大模型进行自我认知微调, 创建专属于自己的大模型.
- 🔥 2023.11.30: 支持qwen-1_8b, qwen-72b, qwen-audio系列模型的训练的推理. 对应的sh脚本可以查看qwen_1_8b_chat, qwen_72b_chat, qwen_audio_chat
- 🔥 2023.11.29: 支持AnimateDiff的训练和推理
- 🔥 2023.11.24: 支持yi-34b-chat, codefuse-codellama-34b-chat模型. 对应的sh脚本可以查看yi_34b_chat, codefuse_codellama_34b_chat.
- 🔥 2023.11.18: 支持tongyi-finance-14b系列模型: tongyi-finance-14b, tongyi-finance-14b-chat, tongyi-finance-14b-chat-int4. 对应的sh脚本可以查看tongyi_finance_14b_chat_int4.
- 2023.11.16: 支持更多模型的flash attn支持: qwen系列, qwen-vl系列, llama系列, openbuddy系列, mistral系列, yi系列, ziya系列. 请使用
use_flash_attn参数. - 🔥 2023.11.11: 支持NEFTune, 使用
Swift.prepare_model(model, NEFTuneConfig())即可开启. - 🔥 2023.11.11: 支持命令行训练推理和Web-UI推理, 详情可以查看下方的
使用Swift CLI运行章节. - 🔥 2023.11.11: 支持模型训练后的部署链路(vllm/chatglm.cpp/xinference)，详情可以查看官方文档.
- 🔥 2023.11.10: 支持bluelm系列模型: bluelm-7b, bluelm-7b-chat, bluelm-7b-32k, bluelm-7b-chat-32k. 对应的sh脚本可以查看bluelm_7b_chat.
- 🔥 2023.11.08: 支持xverse-65b模型的训练和推理流程，脚本在xverse_65b.
- 🔥 2023.11.07: 支持yi-6b, yi-34b模型的训练和推理流程，脚本在yi_6b, yi_34b.
- 🔥 2023.10.30: 支持 QA-LoRA 和 LongLoRA两种新的tuners.
- 🔥 2023.10.30: 支持使用ROME(Rank One Model Editing)来编辑模型，在无需训练的情况下即可给模型灌注新知识！
- 2023.10.30: 支持skywork-13b系列模型: skywork-13b, skywork-13b-chat. 对应的sh脚本可以查看skywork_13b.
- 🔥 2023.10.27: 支持chatglm3系列模型: chatglm3-6b-base, chatglm3-6b, chatglm3-6b-32k. 对应的sh脚本可以查看chatglm3_6b.
- 🔥 2023.10.17: 支持int4, int8模型的SFT: qwen-7b-chat-int4, qwen-14b-chat-int4, qwen-vl-chat-int4, baichuan2-7b-chat-int4, baichuan2-13b-chat-int4, qwen-7b-chat-int8, qwen-14b-chat-int8.
- 2023.10.15: 支持ziya2-13b系列模型: ziya2-13b, ziya2-13b-chat.
- 2023.10.12: 支持mistral-7b系列模型: openbuddy-mistral-7b-chat, mistral-7b, mistral-7b-instruct.
- 🔥 2023.10.07: 支持DeepSpeed ZeRO-2, 使得lora(不仅仅是qlora)可以在双卡A10上运行DDP.
- 2023.10.04: 支持更多数学, 法律, SQL, 代码领域的数据集: blossom-math-zh, school-math-zh, text2sql-en, sql-create-context-en, lawyer-llama-zh, tigerbot-law-zh, leetcode-python-en.
- 🔥 2023.09.25: 支持qwen-14b系列: qwen-14b, qwen-14b-chat.
- 2023.09.18: 支持internlm-20b系列: internlm-20b, internlm-20b-chat.
- 2023.09.12: 支持MP+DDP对全参数训练进行加速.
- 2023.09.05: 支持openbuddy-llama2-70b-chat.
- 2023.09.03: 支持baichuan2系列: baichuan2-7b, baichuan2-7b-chat, baichuan2-13b, baichuan2-13b-chat.
SWIFT在Python环境中运行。请确保您的Python版本高于3.8。
- 方法1：使用pip命令安装SWIFT：
# 全量能力
pip install 'ms-swift[all]' -U
# 仅使用LLM
pip install 'ms-swift[llm]' -U
# 仅使用AIGC
pip install 'ms-swift[aigc]' -U
# 仅使用Adapters
pip install ms-swift -U- 方法2：通过源代码安装SWIFT（方便运行训练推理脚本），请运行以下命令：
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e '.[llm]'SWIFT依赖torch>=1.13，建议torch>=2.0.0。
- 方法3：在我们的Docker镜像中使用SWIFT
本章节介绍基本使用，更丰富的使用方式请查看文档部分。
Web-UI是基于gradio界面技术的零门槛训练部署界面方案。Web-UI配置简单，且完美支持多卡训练和部署：
swift web-ui
你可以参考以下脚本来自定义属于你的训练脚本.
- full: qwen1half-7b-chat (A100), qwen-7b-chat (2*A100)
- full+ddp+zero2: qwen-7b-chat (4*A100)
- full+ddp+zero3: qwen-14b-chat (4*A100)
- lora: chatglm3-6b (3090), baichuan2-13b-chat (2*3090), yi-34b-chat (A100), qwen-72b-chat (2*A100)
- lora+ddp: chatglm3-6b (2*3090)
- lora+ddp+zero3: qwen-14b-chat (4*3090), qwen-72b-chat (4*A100)
- qlora(gptq-int4): qwen-14b-chat-int4 (3090), qwen1half-72b-chat-int4 (A100)
- qlora(gptq-int8): qwen-14b-chat-int8 (3090)
- qlora(bnb-int4): qwen-14b-chat (3090), llama2-70b-chat (2 * 3090)
| 训练过程 | 训练方式 |
|---|---|
| 预训练 | 文本生成 |
| 微调 | 单轮/多轮 Agent训练/自我认知 多模态视觉/多模态语音 |
| 人类对齐 | DPO ORPO SimPO KTO CPO |
| 文生图 | DreamBooth等 |
| 文生视频 | - |
通过如下命令启动单卡微调：
LoRA:
# 实验环境: A100
# 显存需求: 20GB
# 运行时长: 3.1小时
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \全参数:
# 实验环境: A100
# 显存需求: 80GB
# 运行时长: 2.5小时
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type full \
--output_dir output \
--eval_steps 500 \# 实验环境: 2 * A100
# 显存需求: 10GB + 13GB
# 运行时长: 3.4小时
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \# 实验环境: 4 * A100
# 显存需求: 4 * 30GB
# 运行时长: 0.8小时
NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \模型并行与数据并行结合:
# 实验环境: 4 * A100
# 显存需求: 2*14GB + 2*18GB
# 运行时长: 1.7小时
NPROC_PER_NODE=2 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \Deepspeed支持对GPTQ和AWQ量化模型进行训练.
ZeRO2:
# 实验环境: 4 * A100
# 显存需求: 4 * 21GB
# 运行时长: 0.9小时
NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \
--deepspeed default-zero2 \ZeRO3:
# 实验环境: 4 * A100
# 显存需求: 4 * 19GB
# 运行时长: 3.2小时
NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \
--deepspeed default-zero3 \ZeRO3-Offload:
# 实验环境: 4 * A100
# 显存需求: 4 * 12GB
# 运行时长: 60小时
NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
--model_id_or_path AI-ModelScope/WizardLM-2-8x22B \
--dataset blossom-math-zh \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \
--deepspeed zero3-offload \# 如果非共用磁盘请在各机器sh中额外指定`--save_on_each_node true`.
# node0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \
NNODES=2 \
NODE_RANK=0 \
MASTER_ADDR=127.0.0.1 \
NPROC_PER_NODE=8 \
swift sft \
--model_type qwen1half-32b-chat \
--sft_type full \
--dataset blossom-math-zh \
--output_dir output \
--deepspeed default-zero3 \
# node1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \
NNODES=2 \
NODE_RANK=1 \
MASTER_ADDR=xxx.xxx.xxx.xxx \
NPROC_PER_NODE=8 \
swift sft \
--model_type qwen1half-32b-chat \
--sft_type full \
--dataset blossom-math-zh \
--output_dir output \
--deepspeed default-zero3 \DLC环境变量中，WORLD_SIZE指代node数量，RANK指代node序号，这一点和torchrun定义不同，需要注意。
NNODES=$WORLD_SIZE \
NODE_RANK=$RANK \
swift sft \
--model_type qwen1half-32b-chat \
--sft_type full \
--dataset blossom-math-zh \
--output_dir output \
--deepspeed default-zero3NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift pt \
--model_type qwen1half-7b \
--dataset chinese-c4#100000 \
--num_train_epochs 1 \
--sft_type full \
--deepspeed default-zero3 \
--output_dir output \
--lazy_tokenize true# We support rlhf_type dpo/cpo/simpo/orpo/kto
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift rlhf \
--rlhf_type dpo \
--model_type qwen1half-7b-chat \
--dataset shareai-llama3-dpo-zh-en-emoji \
--num_train_epochs 5 \
--sft_type lora \
--output_dir output \原始模型:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type qwen1half-7b-chat
# 使用VLLM加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type qwen1half-7b-chat \
--infer_backend vllm --max_model_len 8192LoRA微调后:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --ckpt_dir xxx/checkpoint-xxx --load_dataset_config true
# 使用VLLM加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
--ckpt_dir xxx/checkpoint-xxx --load_dataset_config true \
--merge_lora true --infer_backend vllm --max_model_len 8192原始模型:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift eval --model_type qwen1half-7b-chat \
--eval_dataset ARC_c --infer_backend vllmLoRA微调后:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift eval --ckpt_dir xxx/checkpoint-xxx \
--eval_dataset ARC_c --infer_backend vllm \
--merge_lora true \原始模型:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export --model_type qwen1half-7b-chat \
--quant_bits 4 --quant_method awqLoRA微调后:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
--ckpt_dir xxx/checkpoint-xxx --load_dataset_config true \
--quant_method awq --quant_bits 4 \
--merge_lora true \客户端使用OpenAI API进行调用，具体可以查看LLM部署文档
原始模型:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --model_type qwen1half-7b-chat
# 使用VLLM加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --model_type qwen1half-7b-chat \
--infer_backend vllm --max_model_len 8192LoRA微调后:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --ckpt_dir xxx/checkpoint-xxx
# 使用VLLM加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy \
--ckpt_dir xxx/checkpoint-xxx --merge_lora true \
--infer_backend vllm --max_model_len 8192完整的支持模型和数据集可以查看支持的模型和数据集列表.
| 模型类型 | 模型介绍 | 语言 | 模型大小 | 模型类型 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen Qwen1.5 Qwen2 Qwen2.5 |
通义千问系列模型 | 中文 英文 |
0.5B-110B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 MoE模型 代码模型 |
| ChatGLM2 ChatGLM3 Codegeex2 GLM4 Codegeex4 |
智谱ChatGLM系列模型 | 中文 英文 |
6B-9B | base模型 chat模型 代码模型 长文本模型 |
| Baichuan Baichuan2 |
百川1和百川2 | 中文 英文 |
7B-13B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 |
| Yuan2 | 浪潮源系列模型 | 中文 英文 |
2B-102B | instruct模型 |
| XVerse | 元象系列模型 | 中文 英文 |
7B-65B | base模型 chat模型 长文本模型 MoE模型 |
| LLaMA2 | LLaMA2系列模型 | 英文 | 7B-70B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 |
| LLaMA3 LLaMA3.1 Llama3.2 |
LLaMA3系列模型 | 英文 | 1B-70B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 |
| Mistral Mixtral |
Mistral系列模型 | 英文 | 7B-8x22B | base模型 instruct模型 MoE模型 |
| Yi Yi1.5 Yi-Coder |
01AI的YI系列模型 | 中文 英文 |
1.5B-34B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 长文本模型 |
| InternLM InternLM2 InternLM2-Math InternLM2.5 |
浦江实验室书生浦语系列模型 | 中文 英文 |
1.8B-20B | base模型 chat模型 数学模型 |
| DeepSeek DeepSeek-MoE DeepSeek-Coder DeepSeek-Math DeepSeek-V2 DeepSeek-Coder-V2 |
幻方系列模型 | 中文 英文 |
1.3B-236B | base模型 chat模型 MoE模型 代码模型 数学模型 |
| MAMBA | MAMBA时序卷积模型 | 英文 | 130M-2.8B | base模型 |
| Gemma Gemma2 |
Google Gemma系列模型 | 英文 | 2B-27B | base模型 instruct模型 |
| MiniCPM MiniCPM3 |
OpenBmB MiniCPM系列模型 | 中文 英文 |
2B-3B | chat模型 MoE模型 |
| OpenBuddy | OpenBuddy系列模型 | 中文 英文 |
7B-70B | base模型 chat模型 |
| Orion | 猎户星空系列模型 | 中文 英文 |
14B | base模型 chat模型 |
| BlueLM | VIVO蓝心大模型 | 中文 英文 |
7B | base模型 chat模型 |
| Ziya2 | 封神榜系列模型 | 中文 英文 |
13B | base模型 chat模型 |
| Skywork | 昆仑天工系列模型 | 中文 英文 |
13B | base模型 chat模型 |
| Zephyr | 基于Mistral的zephyr系列模型 | 英文 | 7B | chat模型 |
| PolyLM | 通义实验室自研的PolyLM系列模型 | 多语种 | 13B | base模型 |
| SeqGPT | 通义实验室自研的文本理解模型，用于信息抽取和文本分类 | 中文 | 560M | 语义理解模型 |
| SUS | 南方科技大学基于YI Fine-Tune的模型 | 中文 英文 |
34B | chat模型 |
| Tongyi-Finance | 通义金融系列模型 | 中文 英文 |
14B | base模型 chat模型 金融模型 |
| CodeFuse-CodeLLaMA CodeFuse-Codegeex2 CodeFuse-Qwen |
蚂蚁CodeFuse系列模型 | 中文 英文 |
6B-34B | chat模型 代码模型 |
| phi2/phi3 | 微软PHI2模型 | 英文 | 3B/4B | base模型 指令模型 代码模型 |
| Grok | X-ai | 英文 | 300B | base模型 |
| TeleChat | Tele-AI | 中文 英文 |
7B-12B | chat模型 |
| dbrx | databricks | 英文 | 132B | base模型 chat模型 |
| mengzi3 | Langboat | 中文 英文 |
13B | base模型 |
| c4ai-command-r | c4ai | 多语种 | 35B-104B | chat模型 |
| aya-expanse | aya | 多语种 | 8B-32B | chat模型 |
| WizardLM2 | WizardLM2系列模型 | 多语种 | 7B-8x22B 包含量化版本 |
chat模型 MoE模型 |
| Atom | Atom | 中文 | 7B | base模型 chat模型 |
| Chinese-LLaMA-Alpaca-2 | Chinese-LLaMA-Alpaca-2 | 中文 | 1.3B-13B | base模型 chat模型 长文本模型 |
| Chinese-LLaMA-Alpaca-3 | Chinese-LLaMA-Alpaca-3 | 中文 | 8B | base模型 chat模型 |
| ModelScope-Agent | ModelScope Agent系列 | 中文 | 7B-14B | agent模型 |
| Numina | AI-MO | 英文 | 7B | 数学模型 |
| 模型类型 | 模型介绍 | 语言 | 模型大小 | 模型类型 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen-VL Qwen2-VL |
通义千问视觉模型 | 中文 英文 |
2B-72B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 |
| Qwen-Audio Qwen2-Audio |
通义千问语音模型 | 中文 英文 |
7B | base模型 chat模型 |
| Llama3.2-Vision | Llama3.2 | 英文 | 11B-90B | base模型 chat模型 |
| YI-VL | 01AI的YI系列视觉模型 | 中文 英文 |
6B-34B | chat模型 |
| XComposer2 XComposer2.5 |
浦江实验室书生浦语视觉模型 | 中文 英文 |
7B | chat模型 |
| DeepSeek-VL Deepseek-Janus |
幻方系列视觉模型 | 中文 英文 |
1.3B-7B | chat模型 |
| MiniCPM-V MiniCPM-V-2 MiniCPM-V-2.5 MiniCPM-V-2.6 |
OpenBmB MiniCPM视觉模型 | 中文 英文 |
3B-9B | chat模型 |
| CogVLM CogAgent CogVLM2 CogVLM2-Video GLM4V |
智谱ChatGLM视觉问答和Agent模型 | 中文 英文 |
9B-19B | chat模型 |
| Llava-HF | Llava-HF系列模型 | 英文 | 0.5B-110B | chat模型 |
| Llava1.5 Llava1.6 |
Llava系列模型 | 英文 | 7B-34B | chat模型 |
| Llava-Next Llava-Next-Video |
Llava-Next系列模型 | 中文 英文 |
7B-110B | chat模型 |
| mPLUG-Owl2 mPLUG-Owl2.1 mPLUG-Owl3 |
mPLUG-Owl系列模型 | 英文 | 1B-11B | chat模型 |
| InternVL Mini-InternVL InternVL2 |
InternVL | 中文 英文 |
1B-40B 包含量化版本 |
chat模型 |
| Llava-llama3 | xtuner | 英文 | 8B | chat模型 |
| Phi3-Vision | 微软 | 英文 | 4B | chat模型 |
| PaliGemma | 英文 | 3B | chat模型 | |
| Florence | 微软 | 英文 | 0.23B-0.77B | chat模型 |
| Idefics3 | HuggingFaceM4 | 英文 | 8B | chat模型 |
| Pixtral | mistralai | 英文 | 12B | chat模型 |
| Llama3.1-Omni | LLaMA-Omni | 英文 | 8B | chat模型 |
| Ovis | Ovis | 英文 | 9B | chat模型 |
| Molmo | Molmo系列模型 | 英文 | 1B-72B | chat模型 |
| Emu3-Chat | Emu3-Chat | 英文 | 8B | chat 模型 |
| 模型类型 | 模型介绍 | 语言 | 模型类型 |
|---|---|---|---|
| AnimateDiff | AnimateDiff动画模型 | 英文 | 文生视频 |
| SD1.5/SD2.0/SDXL | StabilityAI系列扩散模型 | 英文 | 文生图 |
| 数据集类型 | 训练任务 | 数据集 |
|---|---|---|
| 通用 | 微调 | 🔥ruozhiba, 🔥ms-bench, 🔥alpaca-en(gpt4), 🔥alpaca-zh(gpt4), multi-alpaca, instinwild, cot-en, cot-zh, firefly-zh, instruct-en, gpt4all-en, sharegpt, tulu-v2-sft-mixture, wikipedia-zh, open-orca, sharegpt-gpt4, deepctrl-sft, coig-cqia. |
| Agent | 微调 | 🔥ms-agent, 🔥ms-agent-for-agentfabric, ms-agent-multirole, 🔥toolbench-for-alpha-umi, damo-agent-zh, damo-agent-zh-mini, agent-instruct-all-en. |
| 通用 | 人类对齐 | hh-rlhf, 🔥hh-rlhf-cn, stack-exchange-paired. |
| 代码 | 微调 | code-alpaca-en, 🔥leetcode-python-en, 🔥codefuse-python-en, 🔥codefuse-evol-instruction-zh. |
| 医疗 | 微调 | medical-en, medical-zh, 🔥disc-med-sft-zh. |
| 法律 | 微调 | lawyer-llama-zh, tigerbot-law-zh, 🔥disc-law-sft-zh. |
| 数学 | 微调 | 🔥blossom-math-zh, school-math-zh, open-platypus-en. |
| SQL | 微调 | text2sql-en, 🔥sql-create-context-en. |
| 文本生成 | 微调 | 🔥advertise-gen-zh, 🔥dureader-robust-zh. |
| 分类 | 微调 | cmnli-zh, 🔥jd-sentiment-zh, 🔥hc3-zh, 🔥hc3-en. |
| 量化辅助 | 量化 | pileval. |
| 其他 | 微调 | finance-en, poetry-zh, webnovel-zh, generated-chat-zh, cls-fudan-news-zh, ner-jave-zh. |
| 视觉 | 微调 | coco-en, 🔥coco-en-mini, coco-en-2, coco-en-2-mini, capcha-images. |
| 音频 | 微调 | aishell1-zh, 🔥aishell1-zh-mini. |
| 硬件环境 | 备注 |
|---|---|
| CPU | |
| RTX20系列/30系列/40系列等 | 30序列之后可使用BF16和FlashAttn |
| 计算卡系列 T4/V100等 | 不支持BF16和FlashAttn |
| 计算卡系列 A10/A100等 | 支持BF16和FlashAttn |
| 华为昇腾NPU |
- DATASET_ENABLE_CACHE：在预处理数据集时启用缓存，您可以使用
1/True或0/False，默认值为False - WEBUI_SHARE：共享web-ui，可以使用
1/True或0/False，默认值为False - SWIFT_UI_LANG：web-ui语言，您可以使用
en或zh，默认值为zh - WEBUI_SERVER：web-ui可访问的IP
0.0.0.0表示所有路由，127.0.0.1仅用于本地网络。默认值为127.0.0.1 - WEBUI_PORT：web-ui端口
- USE_HF：使用huggingface endpoint或ModelScope endpoint下载模型和数据集。您可以使用
1/True或0/False，默认值为False - FORCE_REDOWNLOAD：强制重新下载数据集
其他变量如CUDA_VISIBLE_DEVICES也支持，但未在此列出。
| 教程名称 |
|---|
| 深度学习入门 |
| 大模型基础知识 |
| 提示词工程 |
| Transformer结构介绍 |
| 训练技术选型 |
| 数据预处理 |
| 量化 |
| 训练 |
| 推理 |
| 部署 |
| 评估 |
本框架使用Apache License (Version 2.0)进行许可。模型和数据集请查看原资源页面并遵守对应License。
@misc{zhao2024swiftascalablelightweightinfrastructure,
title={SWIFT:A Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning},
author={Yuze Zhao and Jintao Huang and Jinghan Hu and Xingjun Wang and Yunlin Mao and Daoze Zhang and Zeyinzi Jiang and Zhikai Wu and Baole Ai and Ang Wang and Wenmeng Zhou and Yingda Chen},
year={2024},
eprint={2408.05517},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2408.05517},
}