方法1:使用pip命令安装SWIFT: #全量能力pip install ms-swift[all] -U#仅使用LLMpip install ms-swift[llm] -U#仅使用AIGCpip install ms-swift[aigc] -U#仅使用adapterspip 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/modelscop...
SWIFT(Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning)是一个可扩展的轻量级一站式训练、推理深度学习框架。它集成了各种高效的微调方法,如LoRA、QLoRA、阿里云自研的ResTuning-Bypass等,以及开箱即用的训练推理脚本,使开发者可以在单张商业级显卡上微调推理LLM&AIGC模型。此外,SWIFT与PEFT完全兼容,使开发者可以在...
get_template,inference,ModelType,get_default_template_type,inference_stream)fromswift.utilsimportseed_everythingimporttorchmodel_type=ModelType.minicpm_v_v2_6_chatmodel_id_or_path=Nonetemplate_type=get_default_template_type(model_type)print(f'template_type:{template_type}')model,tokenizer=get_model...
qwen2全量微调 相关参数: NPROC_PER_NODE=4 \ swift sft \ --model_type qwen2-7b-instruct \ --sft_type full \ --dataset data.json \ --model_id_or_path Qwen/Qwen2-7B-Instruct \ --batch_size 2 \ --use_flash_attn true \ --eval_steps 2000 多机多卡,4台机器,每
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,...
Use PEFT or Full-parameter to finetune 400+ LLMs or 100+ MLLMs. (LLM: Qwen2.5, Llama3.2, GLM4, Internlm2.5, Yi1.5, Mistral, Baichuan2, DeepSeek, Gemma2, ...; MLLM: Qwen2-VL, Qwen2-Audio, Llama3.2-Vision, Llava, InternVL2, MiniCPM-V-2.6, GLM4v, Xcomposer