SWIFT支持近200种LLM和MLLM（多模态大模型）的训练、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。
此外，我们也在拓展其他模态的能力，目前我们支持了AnimateDiff的全参数训练和LoRA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.
更多
- 🔥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. 具体可以查看文档: LLM量化文档. - 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
# China-Hangzhou image
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda12.1.0-py310-torch2.1.2-tf2.14.0-1.13.1
# US-west image
docker pull registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda12.1.0-py310-torch2.1.2-tf2.14.0-1.13.1本章节介绍基本使用，更丰富的使用方式请查看文档部分。
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 |
| 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 \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 \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 8192CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift eval --model_type qwen1half-7b-chat --eval_dataset mmlu ceval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 \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| 模型类型 | 模型介绍 | 语言 | 模型大小 | 模型类型 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen Qwen1.5 |
通义千问1.0和1.5系列模型 | 中文 英文 |
0.5B-72B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 MoE模型 代码模型 |
| ChatGLM2 ChatGLM3 Codegeex2 |
智谱ChatGLM系列模型 | 中文 英文 |
6B | base模型 chat模型 代码模型 |
| 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系列模型 | 英文 | 8B-70B | 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 | 01AI的YI系列模型 | 中文 英文 |
6B-34B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 长文本模型 |
| InternLM InternLM2 InternLM2-Math |
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 |
幻方系列模型 | 中文 英文 |
1.3B-67B | 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 | Google Gemma系列模型 | 英文 | 2B-7B | base模型 instruct模型 |
| MiniCPM | 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-67B | 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 | 微软PHI2模型 | 英文 | 3B | base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 |
| WizardLM2 | WizardLM2系列模型 | 多语种 | 7B-8x22B 包含量化版本 |
chat模型 MoE模型 |
| 模型类型 | 模型介绍 | 语言 | 模型大小 | 模型类型 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen-VL | 通义千问视觉模型 | 中文 英文 |
7B 包含量化版本 |
base模型 chat模型 |
| Qwen-Audio | 通义千问语音模型 | 中文 英文 |
7B | 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 | 浦江实验室书生浦语视觉模型 | 中文 英文 |
7B | chat模型 |
| DeepSeek-VL | 幻方系列视觉模型 | 中文 英文 |
1.3B-7B | chat模型 |
| MiniCPM-V | OpenBmB MiniCPM视觉模型 | 中文 英文 |
3B | chat模型 |
| CogVLM CogAgent |
智谱ChatGLM视觉问答和Agent模型 | 英文 | 17B-18B | chat模型 |
| Llava | Llava系列模型 | 英文 | 7B-34B | chat模型 |
| mPLUG-Owl | mPLUG-Owl系列模型 | 英文 | 11B | 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 | 文档 |
|---|---|---|
| 通用 | 微调 | 🔥ruozhiba, 🔥ms-bench, 🔥ms-bench-mini, 🔥alpaca-en(gpt4), 🔥alpaca-zh(gpt4), multi-alpaca-all, instinwild-en, instinwild-zh, cot-en, cot-zh, firefly-all-zh, instruct-en, gpt4all-en, sharegpt-en, sharegpt-zh, tulu-v2-sft-mixture, wikipedia-zh, open-orca, open-orca-gpt4, sharegpt-gpt4, 🔥sharegpt-gpt4-mini. |
| Agent | 微调 | 🔥ms-agent, ms-agent-for-agentfabric-default, ms-agent-for-agentfabric-addition, damo-mini-agent-zh, damo-agent-zh, agent-instruct-all-en. |
| 通用 | 人类对齐 | 🔥hh-rlhf-cn, stack-exchange-paired, hh-rlhf-harmless-base, hh-rlhf-helpful-base, hh-rlhf-helpful-online, hh-rlhf-helpful-rejection-sampled, hh-rlhf-red-team-attempts, hh-rlhf-cn-harmless-base-cn, hh-rlhf-cn-helpful-base-cn, hh-rlhf-cn-harmless-base-en, hh-rlhf-cn-helpful-base-en. |
| 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, medical-mini-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, 🔥cmnli-mini-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-mini-en, coco-mini-en-2, capcha-images. |
| 音频 | 微调 | aishell1-zh, 🔥aishell1-mini-zh. |
| 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 |
make docs
# 浏览器查看docs/build/html/index.html| 文档名称 |
|---|
| 使用Web-UI |
| 使用Tuners |
| LLM推理 |
| LLM微调 |
| LLM评测 |
| LLM量化 |
| LLM部署 |
| DPO人类对齐训练 |
| AnimateDiff训练 |
| 文档名称 |
|---|
| 命令行参数 |
| 自定义新模型和数据集 |
| 支持的模型和数据集列表 |
| 运行速度与显存Benchmark |
| HuggingFace生态兼容 |
| 最佳实践名称 |
|---|
| Agent微调最佳实践 |
| 自我认知微调最佳实践 |
| Qwen1.5最佳实践 |
| 多模态模型训练最佳实践 |
| NPU推理与微调最佳实践 |
| 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 |
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@Misc{swift,
title = {SWIFT:Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning},
author = {The ModelScope Team},
howpublished = {\url{https://github.com/modelscope/swift}},
year = {2024}
}您可以通过加我们的微信群, 来和我们联系和交流:
