SWIFT:让大模型微调变得简单高效 2024-08-03 作者 C3P00 在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已成为各行各业数字化转型的重要推动力。然而,如何快速有效地对这些庞大的模型进行定制化训练,一直是困扰许多企业和开发者的难题。近日,ModelScope团队推出的SWIFT(Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning)框架,为这一难题提供了优雅的解决方案。 全面覆盖的模型支持 SWIFT最引人注目的特点之一,是其对大语言模型的广泛支持。据ModelScope团队介绍,SWIFT目前支持300多种LLM和50多种多模态大模型(MLLM)的训练、推理、评测和部署。这些模型涵盖了目前业界主流的开源大模型,如Qwen、ChatGLM、Llama、InternLM等系列。 值得一提的是,SWIFT不仅支持各种规模的基础模型,还支持针对特定任务优化的模型变体。例如,它支持代码生成模型如CodeGeeX,支持数学问题求解模型如DeepSeek-Math,还支持长文本处理模型如Xverse-256K等。这种全面的模型支持,使得开发者可以根据实际需求选择最适合的模型进行微调。 丰富的训练方法 在训练方法上,SWIFT提供了多种选择,以适应不同的硬件条件和训练需求。最基本的全参数微调(Full-parameter Fine-tuning)适用于拥有充足计算资源的场景。对于计算资源有限的情况,SWIFT实现了包括LoRA、QLoRA、AdaLoRA等在内的多种参数高效微调(PEFT)方法。 此外,SWIFT还支持一些新颖的训练技术,如NEFTune(Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning)。这种方法通过在训练过程中给词嵌入添加噪声,可以显著提升模型性能。对于需要处理超长文本的场景,SWIFT还提供了LongLoRA等专门的训练方法。 值得一提的是,SWIFT不仅支持监督式微调(SFT),还支持人类反馈强化学习(RLHF)中的DPO(Direct Preference Optimization)算法。这使得开发者可以更好地将人类偏好引入模型训练过程,提升模型输出的质量和可控性。 便捷的训练流程 SWIFT的另一大亮点是其简化的训练流程。开发者只需几行命令,就可以启动训练任务。例如,要使用LoRA方法对Qwen-7B-Chat模型进行微调,只需运行如下命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ swift sft \ --model_type qwen-7b-chat \ --dataset blossom-math-zh \ --train_dataset_sample -1 \ --num_train_epochs 5 \ --max_length 2048 \ --learning_rate 5e-5 \ --weight_decay 0.1 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --sft_type lora \ --lora_rank 8 \ --output_dir output 这种简洁的命令行接口大大降低了使用门槛,使得即使是对深度学习不太熟悉的开发者也能快速上手。对于更复杂的训练需求,SWIFT还提供了丰富的配置选项,可以通过命令行参数或配置文件灵活调整。 高效的分布式训练 面对越来越大的模型规模,单卡训练已经难以满足需求。SWIFT在这方面也做了充分准备,支持多种分布式训练方案。最基本的是数据并行(DDP),可以在多GPU上进行高效训练。对于超大模型,SWIFT还支持模型并行(MP)和Pipeline并行。 更进一步,SWIFT集成了DeepSpeed框架,支持ZeRO-2和ZeRO-3优化。这些技术可以大幅降低显存占用,使得在有限硬件上训练大模型成为可能。例如,使用ZeRO-3优化,开发者可以在4张A100 GPU上对Qwen-14B模型进行全参数微调。 全面的评测和部署支持 训练完成后的模型评测和部署同样重要。在评测方面,SWIFT集成了多个标准数据集,如MMLU、CEval、ARC等,可以快速对模型能力进行全面评估。评测过程支持多种加速技术,如vLLM,可以显著提升评测效率。 在部署方面,SWIFT提供了多种选择。对于需要快速验证的场景,可以使用内置的推理接口。对于生产环境,SWIFT支持将模型导出为ONNX格式,或者使用vLLM、ChatGLM.cpp等高性能推理引擎进行部署。这种灵活的部署方案,可以满足不同场景下的性能需求。 友好的用户界面 除了强大的功能,SWIFT还提供了直观的Web UI界面。用户可以通过简单的swift web-ui命令启动图形界面,在浏览器中进行模型训练和推理。这种可视化的操作方式,进一步降低了使用门槛,使得非技术背景的用户也能轻松驾驭大模型训练。 结语 SWIFT的出现,无疑为大模型的定制化应用铺平了道路。它集成了当前最先进的训练技术,提供了全面的模型支持,同时保持了简单易用的特性。无论是初学者还是经验丰富的AI研究人员,都能在SWIFT中找到适合自己的工具。 随着AI技术的不断发展,像SWIFT这样的开源框架将发挥越来越重要的作用。它不仅推动了技术的民主化,也为AI创新提供了重要的基础设施支持。可以预见,在SWIFT的助力下,更多创新的AI应用将会涌现,为各行各业带来新的机遇和变革。 参考文献 ModelScope Team. (2024). SWIFT: Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning. GitHub. https://github.com/modelscope/swift
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已成为各行各业数字化转型的重要推动力。然而,如何快速有效地对这些庞大的模型进行定制化训练,一直是困扰许多企业和开发者的难题。近日,ModelScope团队推出的SWIFT(Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning)框架,为这一难题提供了优雅的解决方案。
全面覆盖的模型支持
SWIFT最引人注目的特点之一,是其对大语言模型的广泛支持。据ModelScope团队介绍,SWIFT目前支持300多种LLM和50多种多模态大模型(MLLM)的训练、推理、评测和部署。这些模型涵盖了目前业界主流的开源大模型,如Qwen、ChatGLM、Llama、InternLM等系列。
值得一提的是,SWIFT不仅支持各种规模的基础模型,还支持针对特定任务优化的模型变体。例如,它支持代码生成模型如CodeGeeX,支持数学问题求解模型如DeepSeek-Math,还支持长文本处理模型如Xverse-256K等。这种全面的模型支持,使得开发者可以根据实际需求选择最适合的模型进行微调。
丰富的训练方法
在训练方法上,SWIFT提供了多种选择,以适应不同的硬件条件和训练需求。最基本的全参数微调(Full-parameter Fine-tuning)适用于拥有充足计算资源的场景。对于计算资源有限的情况,SWIFT实现了包括LoRA、QLoRA、AdaLoRA等在内的多种参数高效微调(PEFT)方法。
此外,SWIFT还支持一些新颖的训练技术,如NEFTune(Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning)。这种方法通过在训练过程中给词嵌入添加噪声,可以显著提升模型性能。对于需要处理超长文本的场景,SWIFT还提供了LongLoRA等专门的训练方法。
值得一提的是,SWIFT不仅支持监督式微调(SFT),还支持人类反馈强化学习(RLHF)中的DPO(Direct Preference Optimization)算法。这使得开发者可以更好地将人类偏好引入模型训练过程,提升模型输出的质量和可控性。
便捷的训练流程
SWIFT的另一大亮点是其简化的训练流程。开发者只需几行命令,就可以启动训练任务。例如,要使用LoRA方法对Qwen-7B-Chat模型进行微调,只需运行如下命令:
这种简洁的命令行接口大大降低了使用门槛,使得即使是对深度学习不太熟悉的开发者也能快速上手。对于更复杂的训练需求,SWIFT还提供了丰富的配置选项,可以通过命令行参数或配置文件灵活调整。
高效的分布式训练
面对越来越大的模型规模,单卡训练已经难以满足需求。SWIFT在这方面也做了充分准备,支持多种分布式训练方案。最基本的是数据并行(DDP),可以在多GPU上进行高效训练。对于超大模型,SWIFT还支持模型并行(MP)和Pipeline并行。
更进一步,SWIFT集成了DeepSpeed框架,支持ZeRO-2和ZeRO-3优化。这些技术可以大幅降低显存占用,使得在有限硬件上训练大模型成为可能。例如,使用ZeRO-3优化,开发者可以在4张A100 GPU上对Qwen-14B模型进行全参数微调。
全面的评测和部署支持
训练完成后的模型评测和部署同样重要。在评测方面,SWIFT集成了多个标准数据集,如MMLU、CEval、ARC等,可以快速对模型能力进行全面评估。评测过程支持多种加速技术,如vLLM,可以显著提升评测效率。
在部署方面,SWIFT提供了多种选择。对于需要快速验证的场景,可以使用内置的推理接口。对于生产环境,SWIFT支持将模型导出为ONNX格式,或者使用vLLM、ChatGLM.cpp等高性能推理引擎进行部署。这种灵活的部署方案,可以满足不同场景下的性能需求。
友好的用户界面
除了强大的功能,SWIFT还提供了直观的Web UI界面。用户可以通过简单的
swift web-ui命令启动图形界面,在浏览器中进行模型训练和推理。这种可视化的操作方式,进一步降低了使用门槛,使得非技术背景的用户也能轻松驾驭大模型训练。结语
SWIFT的出现,无疑为大模型的定制化应用铺平了道路。它集成了当前最先进的训练技术,提供了全面的模型支持,同时保持了简单易用的特性。无论是初学者还是经验丰富的AI研究人员,都能在SWIFT中找到适合自己的工具。
随着AI技术的不断发展,像SWIFT这样的开源框架将发挥越来越重要的作用。它不仅推动了技术的民主化,也为AI创新提供了重要的基础设施支持。可以预见,在SWIFT的助力下,更多创新的AI应用将会涌现,为各行各业带来新的机遇和变革。
参考文献