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Step 2: 执行 DPO 对齐 swift dpo \ --pretrain_model qwen-7b \ --ref_model qwen-7b-old \ --train_dataset alpaca-dpo-chinese # Step 3: ORPO 端到端优化 swift orpo --model_type llama3-8b --beta 0.1 ...支持算法涵盖- DPO / KTO / PPO / SimPO / CPO / GRPO这意味着你可以在一个框架内完成从监督微调到偏好学习的完整跃迁所有中间产物checkpoints、logits、rewards都遵循统一存储规范。同样地多模态任务也不再是“特例”。无论是 VQA、图文生成、OCR 推理还是音视频理解只需指定--model_type qwen-vl-chat或cogvlm类型框架会自动加载对应的视觉编码器、连接器和 tokenizer。启动一个多模态训练任务也只需一条命令swift sft \ --model_type qwen-vl-chat \ --train_dataset coco_vqa_train \ --max_images 4 \ --use_lora true背后的数据流处理、图像切片、prompt 模板注入均已自动化连 COCO Caption 这类复杂标注都能正确解析。评测 ≠ 最后一步而是贯穿始终的质量门禁很多人习惯最后才跑 MMLU 或 C-Eval但等到那时发现问题往往已经晚了。因此本次发布深度整合了EvalScope评测后端支持超过 100 个权威基准测试涵盖学科知识MMLU、CMMLU、C-Eval数学推理GSM8K、Math推理能力BBH、Big-Bench-Hard中文理解CEVAL-Full、AGIEval-ZH安全性Toxicity Detection、RedTeaming运行一次全面评测非常简单swift eval \ --model_type qwen-7b \ --datasets cmmlu,mmlu,c_eval,gsm8k,bbh \ --output_dir ./results输出结果将以 HTML 报告形式呈现支持多个模型横向对比甚至能可视化各科目得分分布。更重要的是这套系统不仅能用于终态评估还能作为 CI/CD 中的质量门禁——每次提交代码或更新 checkpoint 后自动触发一轮轻量评测及时发现性能回退。量化不是终点而是部署的起点模型训完之后怎么用这是许多项目的“最后一公里”难题。为此该工具包提供了完整的量化—导出—推理链条量化类型支持方法是否可继续训练4-bitGPTQ, AWQ, BNB-NF4✅ (QLoRA 下)8-bitBNB-FP8, FP8-E4M3✅ 推理加速3-bitEETQ实验⚠️ 仅限推理你可以将 LoRA 微调后的权重合并进基础模型并以 int4 格式导出swift export \ --model_dir ./output/lora_checkpoint \ --quant_method gptq \ --target_dtype int4 \ --output_dir ./exported/qwen-7b-gptq然后交给 vLLM、LmDeploy 或 SGLang 加速推理。推荐搭配方案是QLoRA 微调 GPTQ 量化 vLLM 推理这套组合拳能在保证效果的同时将推理吞吐提升数倍特别适合高并发场景。此外还支持导出为 ONNX、TorchScript、Safetensors 等通用格式方便接入各类服务框架。不敲命令行那就用 WebUI当然不是所有人都喜欢终端操作。为此项目内置了一个轻量级图形界面swift web-ui --port 7860访问http://localhost:7860即可进入可视化控制台功能包括模型选择与参数配置滑动条调节 lora_rank、batch_size数据集上传与样本预览实时训练日志监控loss 曲线、GPU 利用率显存占用动态图表在线推理沙盒支持 streaming 输出对于教学、演示或团队协作场景这个 WebUI 极大降低了参与门槛。硬件支持一览不只是 NVIDIA虽然 GPU 是主力但现实世界的算力环境千差万别。该工具包尽可能做到了跨平台兼容平台支持情况备注NVIDIA GPU✅ 完整支持FP16/BF16/INT8/INT4 全覆盖Ascend NPU✅ 支持推理昇腾910B 上运行 GPTQ/AWQApple Silicon✅ MPS 加速M1/M2/M3 芯片可用CPU-only✅ 小模型推理建议 ≥32GB RAMAMD GPU❌ 暂未适配ROCm 生态仍在跟进这意味着无论你在本地笔记本调试还是在云上租用 H100 集群都能获得一致的行为表现和性能预期。快速上手三步走战略确认资源需求根据模型规模准备硬件模型参数推理最低显存训练推荐配置7B10 GB (int4)2×A100 (80GB)13B20 GB (int4)4×A10070B4×A100 (TP)8×A100 或以上 提示可通过 ModelScope 查询具体模型详情页获取准确显存估算。创建运行实例登录官方平台点击【新建实例】选择对应规格如“A100 x1”或“H100 x8”。初始化脚本会自动安装依赖bash cd /root bash yichuidingyin.sh该脚本将拉取最新版ms-swift框架并提示后续操作流程。选择任务类型终端交互菜单清晰明了text 请选择操作 1) 下载模型权重 2) 执行指令微调SFT 3) 执行DPO对齐训练 4) 启动vLLM推理服务 5) 运行模型评测 6) 导出量化模型 请输入选项编号每项都有参数引导新手也能快速上手。为什么叫“Ryuko-NEHT Reloaded”这个名字值得再说一遍。在复古模拟圈NEHT 是一个传奇组织他们以极高的精度修复了大量 NeoGeo 游戏的音频同步、画面撕裂、输入延迟等问题。他们的信条是“还原原始体验不容一丝偏差。”今天我们借用这个名字是因为我们认为大模型开发也亟需这样一种“工匠精神”。当你的训练过程频繁 OOM那是“内存花屏”当你的推理延迟波动剧烈那是“帧率掉帧”当你换了设备就跑不通 pipeline那是“兼容性崩坏”。而Ryuko-NEHT Reloaded 0.116的使命就是把这些“故障现象”一一修复让每一次迭代都更接近理想状态。这不是炫技也不是堆功能而是一种承诺让 AI 开发变得像运行一款经典游戏一样简单、可靠、可预期。感谢 ModelScope 与阿里通义实验室构建的开放生态让我们得以站在巨人的肩上走得更远。