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MAME Ryuko-NEHT Reloaded 0.116 游戏列表与ROM信息

站在巨人的肩上，走的更远。

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一键模型下载，推理，微调，合并工具。

# 一锤定音（大模型工具）

一个脚本，支持600+大模型与300+多模态大模型的权重下载、训练（预训练、微调、人类对齐）、推理、评测、量化与部署。

ms-swift是魔搭社区推出的面向大模型与多模态模型的一站式开发框架，现已覆盖从模型获取到生产部署的完整生命周期。它不仅集成了主流训练技术与高效推理后端，还通过高度模块化设计，让开发者无需反复搭建环境、调试依赖或重写流程脚本——真正实现“一次执行，全流程贯通”。

这个生态的核心，是一个名为yichuidingyin.sh的自动化引导脚本。“一锤定音”这个名字听起来有点江湖气，但背后是实打实的工程简化理念：无论你是想快速跑通一个 Qwen 的对话 demo，还是要在百GB显存集群上做 MoE 模型的 DPO 对齐训练，只要运行这一个脚本，后续所有配置、安装、调度都可以交互式完成。

快速开始：你的第一分钟就能跑起来

别再为复杂的依赖关系头疼了。我们把整个大模型开发链路封装成了一键可执行的体验路径。

第一步：选对硬件，事半功倍

模型大小决定了你该用什么卡：

• 7B 级别（如 Qwen-7B、LLaMA3-8B）：建议 ≥24GB 显存，RTX 3090 / A10 即可胜任。
• 13B~34B（如 DeepSeek-V2、InternLM2-20B）：推荐 A100 40GB/80GB 或双卡并行。
• 70B 及以上或 MoE 架构：必须使用多卡甚至 H100 集群，并启用 DeepSpeed 或 FSDP。

在云平台创建好实例后，只需登录终端，运行：

cd ~ && bash yichuidingyin.sh

脚本会自动检测系统环境、CUDA 版本、驱动状态，并安装必要的 Python 包和内核优化组件。完成后弹出交互菜单，你可以按需选择功能模块。

核心能力全景图

🍎 支持的模型类型广度惊人

目前ms-swift已接入超过600 个纯文本大模型和300 多个视觉语言等多模态模型，几乎涵盖了当前开源世界的所有主流架构：

不仅如此，还支持 All-to-All 全模态建模、Embedding 模型（如 BGE）、序列分类任务（如情感分析），真正做到“一个框架打天下”。

💾 内置高质量数据集，开箱即用

很多项目失败不是因为模型不行，而是数据准备太耗时。ms-swift直接内置了 150+ 经过清洗和格式标准化的数据集，涵盖多种训练阶段：

这些数据集都已注册为内部 ID，可以直接在命令中引用，例如：

swift sft --dataset alpaca_zh --model_type qwen ...

如果你有自己的数据，也完全没问题。

实战场景演示：从零到上线只需几步

场景一：本地快速推理 Qwen-7B-Chat

你想试试国产最强聊天模型的效果？不用手动下载权重、配置 tokenizer，一条命令搞定：

# 下载模型（支持 ModelScope 和 HuggingFace 双源） swift download --model_id qwen/Qwen-7B-Chat --source ms # 启动 vLLM 加速服务 swift infer \ --model_type qwen \ --model_path ./qwen/Qwen-7B-Chat \ --infer_backend vllm \ --port 8001

启动后，自动暴露标准 OpenAI 接口/v1/chat/completions，前端可以直接对接任何基于 ChatGPT 协议的应用，比如 LangChain Agent、Gradio UI 或自研 APP。

场景二：QLoRA 微调 Baichuan2-13B

假设你要做一个垂直领域的客服机器人，已有几百条问答对，格式如下：

{ "messages": [ {"role": "user", "content": "你们的产品支持退货吗？"}, {"role": "assistant", "content": "支持7天无理由退货..."} ] }

保存为my_customer_service.jsonl，然后进入脚本菜单选择【微调】→【QLoRA】→【Baichuan2-13B】，填写路径即可启动训练：

swift sft \ --model_type baichuan2 \ --dataset my_customer_service.jsonl \ --lora_rank 64 \ --lora_alpha 128 \ --use_lora True \ --batch_size 1 \ --num_train_epochs 3 \ --output_dir ./output/sft_baichuan2_13b

得益于 QLoRA 技术，即使只有 24GB 显存（如 A10），也能顺利完成 13B 模型的轻量微调。训练完还能一键合并 LoRA 权重到主干模型，便于后续部署。

场景三：用 DPO 进行偏好对齐

微调只是起点，如何让模型输出更符合人类偏好？DPO（Direct Preference Optimization）是一种无需奖励模型即可进行偏好的方法。

假设你已经有一个 SFT 模型，现在要用中文反馈数据进一步优化回答质量：

swift dpo \ --model_type qwen \ --sft_model_path ./output/sft_qwen7b \ --dpo_dataset ultrafeedback_zh \ --beta 0.1 \ --max_length 2048 \ --output_dir ./output/dpo_qwen7b

这里的ultrafeedback_zh是内置的高质量偏好数据集，包含人工标注的优劣回答对比。经过 DPO 训练后，模型会更倾向于生成结构清晰、信息丰富、语气得体的回答。

场景四：量化导出 + 高性能部署

训练完了怎么上线？ms-swift提供完整的部署流水线。

先将模型量化导出为 GPTQ 格式（4-bit），大幅降低显存占用：

swift export \ --model_type llama \ --model_path ./output/lora_merged_llama7b \ --quant_method gptq \ --quant_bit 4 \ --output_dir ./exported/llama7b-gptq

然后使用 LmDeploy 部署为高吞吐 API 服务：

lmdeploy serve api_server ./exported/llama7b-gptq --backend turbomind

实测表明，在单张 A10 上，该服务可支持100+ 并发请求，首 token 延迟低于 100ms，持续生成速度可达120 tokens/sec，非常适合企业级应用接入。

如何应对常见挑战？

显存不够怎么办？

这是最现实的问题。以下是几种有效策略：

• ✅ 使用--use_lora True开启 LoRA，仅训练低秩矩阵，参数更新量减少 90% 以上。
• ✅ 添加--quantization_bit 4，启用 4-bit 量化加载基础模型，7B 模型仅需约 6GB 显存。
• ✅ 结合 DeepSpeed ZeRO-2 或 ZeRO-3，实现跨设备内存分片。
• ✅ 推荐优先采用 QLoRA 方案，可在 16GB 显存设备（如 RTX 3090）上运行 7B 模型全流程。

如何加入自己的数据集？

有两种主流方式：

方法一：上传至 HuggingFace 或 OSS

适合团队协作或长期维护的数据集。上传后可通过 ID 引用：

# config.yaml datasets: - dataset_id: yourname/my_cooking_data dataset_type: huggingface split: train

方法二：本地文件导入（JSONL/CSV）

适用于临时实验或小规模数据：

from swift import DatasetBuilder db = DatasetBuilder() db.load_from_jsonl('my_data.jsonl') db.push_to_hub('private_dataset') # 可选推送到私有仓库

之后即可在训练命令中使用：

swift sft --dataset private_dataset ...

数据格式要求为标准 messages 结构，支持 multi-turn 对话。

能不能自定义 Loss 函数？

当然可以！ms-swift提供插件化机制，允许你注入自定义组件。

比如想实现一个带温度系数的交叉熵损失：

# custom_loss.py import torch.nn as nn import torch class TemperatureCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.7): super().__init__() self.temperature = temperature self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self, logits, labels): logits = logits / self.temperature return self.loss_fn(logits.view(-1, logits.size(-1)), labels.view(-1)) # 注册到框架 from swift import register_loss register_loss('temp_ce', TemperatureCrossEntropy)

训练时指定：

swift sft --loss_type temp_ce --loss_kwargs '{"temperature": 0.8}' ...

类似地，还可以扩展 metric、optimizer、callback 等模块，满足高级研究需求。

分布式训练与硬件兼容性

对于大规模训练任务，ms-swift支持业界主流的并行策略：

• DDP（Data Parallel）：适合中小规模多卡训练。
• FSDP（Fully Sharded Data Parallel）：PyTorch 原生方案，内存效率高。
• DeepSpeed ZeRO-2/ZeRO-3：支持千卡级别训练，结合 CPU Offload 可突破显存限制。
• Megatron-LM 张量并行：适配超大模型切片，已集成加速内核。
• device_map 模型并行：HuggingFace 风格，适合不规则显存分布。

同时兼容多种计算平台：

• NVIDIA GPU：RTX/T4/V100/A10/A100/H100 全系列
• 国产算力：Ascend NPU（昇腾）
• 苹果芯片：Apple Silicon MPS（M1/M2/M3）
• CPU 推理：支持 ONNX Runtime 和 GGUF 格式回退

这意味着你可以在实验室的 Macbook Pro 上调试流程，再无缝迁移到云端千卡集群进行正式训练。

社区共建与未来方向

ms-swift由魔搭社区联合 ModelScope 团队共同维护，目标是打造最易用、最全面的大模型工具链。

我们欢迎任何形式的贡献：

• GitHub 仓库：https://github.com/modelscope/ms-swift
• 提交 Issue 报告 Bug 或提出需求
• PR 贡献新模型支持、新数据集接入、新训练算法实现
• 加入钉钉技术交流群（官网扫码），参与 weekly sync

特别感谢 ModelScope 团队多年来的开源积累和技术沉淀，正是这些基础工作让“一锤定音”成为可能。

最后的话

在这个大模型爆炸的时代，真正的瓶颈不再是模型本身，而是工程效率。

每天都有新的 checkpoint 发布，但真正能落地的产品寥寥无几。很多人困在环境配置、数据清洗、训练调参、部署兼容的循环里，最终消耗掉了最初的激情。

而ms-swift想做的，就是打破这种恶性循环。它不追求炫技式的创新，而是专注于“让每一步都更简单”。无论是学生、研究员，还是初创公司工程师，都能借助这套工具，把注意力重新放回到业务逻辑、产品创意和用户体验上。

所以，别再重复造轮子了。

运行那句简单的命令：

cd ~ && bash yichuidingyin.sh

然后告诉世界：我来了。