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政府公告通俗化改写工具：基于 ms-swift 的大模型工程化实践

在政务服务日益数字化的今天，一个看似简单却长期被忽视的问题浮出水面：公众读不懂政府公告。

不是因为人们不愿意了解政策，而是这些文本常常充斥着“根据有关规定”“依据相关法律法规”“经研究决定”这类高度程式化的表达。一段几百字的通知，可能需要反复咀嚼才能理解其核心意思。这种信息鸿沟不仅影响传播效率，更削弱了政府与民众之间的信任连接。

有没有可能让AI来当“翻译官”，把晦涩的公文自动转化为老百姓听得懂、愿意看的语言？这正是我们构建“政府公告通俗化改写工具”的初衷。而真正让它从设想走向落地的关键，是ms-swift——魔搭社区推出的这套面向大模型工程化落地的统一框架。

要解决这个问题，光有语言模型远远不够。真正的挑战在于：如何在一个资源有限、安全要求高、响应延迟敏感的政务环境中，完成从训练到部署的全流程闭环？

传统做法往往是“模型能跑就行”，但一旦进入实际场景就暴露问题：显存爆了、推理慢如蜗牛、换模型就得重写代码、微调后输出风格失控……这些问题本质上不是算法问题，而是工程问题。

ms-swift 正是在这样的背景下脱颖而出。它不只是一堆脚本的集合，而是一整套为生产环境设计的大模型基础设施。它让我们可以把精力集中在“怎么改写得更好”上，而不是“怎么让模型不崩”。

以 Qwen3-7B 为例，在没有高效微调技术支持的情况下，全参数微调动辄需要上百GB显存，普通单位根本无法承担。但我们通过 ms-swift 集成的QLoRA + GaLore技术组合，成功在单卡 A10（24GB）上完成了整个训练流程。更惊人的是，量化后的模型仅需约 9GB 显存即可运行，这意味着连消费级显卡也能支撑线上服务。

这一切的背后，是 ms-swift 对主流模型生态的高度抽象和标准化支持。无论是 Qwen、Llama 还是 GLM 系列，只需一个 YAML 配置文件就能切换：

model_type: qwen3 pretrained_model_name_or_path: qwen/Qwen3-7B task: sft template: default max_length: 4096

你看不到任何底层适配逻辑，但框架已经自动处理了 tokenizer 类型识别、attention 实现选择、位置编码兼容等一系列复杂细节。新发布的模型甚至能做到“Day0 支持”，发布当天就能用上官方配置。这种级别的封装能力，极大降低了团队的技术试错成本。

而在微调策略上，LoRA 的引入彻底改变了游戏规则。它的核心思想很巧妙：不在原始大矩阵上直接更新权重，而是在旁边加一个小的低秩修正项 $ \Delta W = B A $，其中 $ r \ll d $。这样一来，只需要训练几千个新增参数，就能让百亿参数的大模型学会新技能。

from swift import Swift, LoRAConfig lora_config = LoRAConfig( r=8, target_modules=['q_proj', 'v_proj'], lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) model = Swift.prepare_model(model, lora_config)

短短几行代码，就把 LoRA 注入到了指定的注意力层中。后续训练过程中，主干权重保持冻结，只有 LoRA 模块参与梯度更新。这不仅节省了显存，还避免了灾难性遗忘——毕竟你不想让模型学会了“说人话”，却忘了“依法行政”该怎么写吧？

不过，仅仅“会改写”还不够。早期版本的模型输出虽然语法正确，但总给人一种机械感：“原句：‘本通知自印发之日起施行’ → 改写：‘这个通知从发出来那天开始生效’”。听起来像机器人念稿子。

关键突破出现在我们引入DPO（Direct Preference Optimization）之后。不同于传统的监督微调（SFT），DPO 不依赖额外的奖励模型，而是直接利用人工标注的偏好数据来优化模型行为。比如给定同一句话的两个改写版本：

• A版：“根据相关规定，即日起执行。”
• B版：“按规定，现在就开始执行啦！”

如果多数人认为 B 更自然，DPO 就会学习这种细微的语感差异，并逐渐掌握“何时可以加语气词”“哪些术语必须保留”等潜规则。其损失函数设计也非常精巧：

$$
\mathcal{L}{\text{DPO}} = -\log \sigma\left(\beta \log \frac{\pi\theta(y_w|x)}{\pi_{\text{ref}}(y_w|x)} - \beta \log \frac{\pi_\theta(y_l|x)}{\pi_{\text{ref}}(y_l|x)}\right)
$$

这里的β控制着KL散度惩罚强度，防止模型为了追求“口语化”而偏离原有语义太远。我们在实践中发现，将beta设为 0.1 左右时，效果最为平衡：既足够灵活，又不失严谨。

train_type: dpo beta: 0.1 loss_type: sigmoid

配合 GRPO 框架，我们还能进一步接入外部奖励信号，比如由专家打分的“可读性评分”或“合规性检测模块”，实现更精细的控制。

当然，再好的模型也得跑得起来。在线上服务阶段，我们最担心的就是“用户一提交，系统卡三秒”。为此，ms-swift 提供了完整的推理加速链路：先用 AWQ 做 4-bit 权重量化，把 7B 模型压缩到约 3.5GB；再通过 LMDeploy 或 vLLM 部署为高性能 API 服务。

特别是 vLLM 使用的 PagedAttention 技术，借鉴操作系统内存分页的思想，高效管理 KV Cache，使得吞吐量达到原生 PyTorch 的 5–8 倍。实测表明，在单卡 A10 上，我们可以稳定支持每秒数十次并发请求，完全满足市级政务平台的日常使用需求。

lmdeploy serve api_server \ ./workspace/model_quantized \ --model-format awq \ --tp 1

这条命令启动的服务，不仅能被内部系统调用，还兼容 OpenAI 接口规范，便于未来与其他智能应用集成。

整个系统的架构也经过深思熟虑：

[用户上传PDF/网页公告] ↓ [文本提取模块] → [清洗与结构化] ↓ [ms-swift 微调模型服务] ↗ ↘ [SFT基础改写] [DPO偏好优化] ↓ [结果输出 + 可读性评分] ↓ [Web UI展示 | API接口]

前端提供简洁的 Web 页面，工作人员上传 PDF 或复制网页内容即可；后端则由训练、推理、评测三大子系统构成，数据库记录每一次改写结果和人工反馈，形成“数据回流→模型迭代”的持续优化闭环。

在具体实施中，我们也总结了一些经验教训：

• 安全优先：所有计算均在政务内网完成，杜绝数据外泄风险；
• 可解释性设计：输出结果会高亮标记关键术语替换位置，方便审核人员快速核对；
• 渐进式上线：先从节假日通知、便民提示等非敏感公告试点，逐步扩展至财政补贴、户籍政策等复杂文件；
• 人工兜底机制：系统生成的结果必须经过人工确认后方可对外发布，确保万无一失。

面对常见的技术痛点，ms-swift 都给出了切实可行的解决方案：

值得一提的是，FlashAttention-2/3 和 Ring Attention 的引入，让我们能够处理长达 32K token 的完整公文段落。以往遇到万字级报告，系统经常因 OOM（内存溢出）崩溃，而现在可以在 8*A100 环境下稳定训练，真正实现了“全文改写不截断”。

回头来看，这套工具的价值远不止于“文字转写”。它其实是在重新定义政务信息的传播方式——从“我说你听”的单向发布，转向“你能读懂”的双向沟通。一位基层工作人员曾感慨：“以前发个通知还得专门开会解释，现在系统一转，大爷大妈都能看明白。”

而这背后的技术推动力，正是像 ms-swift 这样的工程化框架。它把原本属于顶尖AI实验室的能力，下沉到了普通开发者手中。不需要博士学历，也不需要百万预算，只要你会写 YAML、懂点 Python，就能构建属于自己的专业级大模型应用。

未来，这套架构还可以轻松拓展到更多政务场景：比如自动摘要信访材料、智能解析法规条文、构建政策问答机器人……每一个环节，都可以复用现有的训练、对齐、量化、部署流程。

某种意义上，ms-swift 不只是一个技术工具，更是推动“数字政府”落地的催化剂。它让我们看到，大模型的应用不必停留在炫技层面，而是可以真正嵌入公共服务的毛细血管中，提升每一环的运转效率。

当技术不再成为门槛，创新才真正开始。