SWIFT

SWIFT（可扩展轻量基础设施用于微调）是ModelScope社区提供的一个框架，旨在对大型语言模型和多模态大模型进行微调和部署。SWIFT现支持450多个大型文本模型和150多个多模态模型的训练（预训练、微调、人类对齐）、推理、评估、量化和部署。它支持多种最新的训练技术，如轻量级微调技术（如LoRA、QLoRA等）和人类对齐训练方法（如DPO、PPO等）。

SWIFT的主要特点

1. 多种模型支持：能够处理文本和多模态模型，支持从训练到部署的整个过程。
2. 多数据集类型：提供多达150多个用于预训练、微调和人类对齐的数据集，同时支持自定义数据集。
3. 硬件兼容性：支持多种硬件平台，包括CPU、NVIDIA RTX、Ascend NPU等。
4. 轻量级训练：采用多种轻量级微调方法，节省计算资源。
5. 分布式训练：支持多种分布式训练技术，适用于不同的计算环境。
6. 推理加速和量化支持：使用先进算法和工具提升推理速度和模型性能。

使用场景

SWIFT可以广泛应用于以下场景：

• 预训练和微调：对新数据集进行模型预训练和微调，提高模型的特定任务性能。
• 多模态应用：在图像、视频和音频等多种模态上进行训练，以实现更丰富的应用场景，如图像问答、自然语言处理等。
• 人类对齐训练：对模型进行强化学习，通过人类反馈对模型进行优化。
• 模型部署：将微调后的模型快速部署，因此可以在生产环境中实时应用。
• 量化模型：在资源受限的环境中，为了提高推理速度和减少模型存储空间，支持模型量化。

SWIFT的设计考虑了灵活性和可扩展性，为开发者提供了一种高效而方便的工具，以满足不同应用需求。