ModelScope有没有办法可以前面的audio encoder也有梯度呢？

在ModelScope的Swift中，要使前面的audio encoder也有梯度，可以尝试以下方法：

1. 首先，确保你的模型结构中包含了音频编码器和底座模型。
2. 然后，在训练过程中，为音频编码器的参数添加梯度。你可以通过将requires_grad属性设置为True来实现这一点。例如：

for param in audio_encoder.parameters():
    param.requires_grad = True

1. 接下来，你需要修改Swift中的LORA代码，以便在训练过程中更新整个模型的权重，而不仅仅是底座模型的权重。你可以参考这个链接中的代码示例：https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_audio_chat/lora/sft.sh

2. 最后，重新运行训练过程，观察是否可以看到音频编码器的梯度更新。

在Swift中，Lora只作用在Qwen的底座模型中，无法直接将梯度传播到音频编码器。这是因为Lora是一种针对特定层或模块的优化技术，它通过添加额外的参数来增强模型的性能，但这些参数只在特定的层或模块中进行训练和更新。

如果您希望将Lora应用于音频编码器，您可以考虑使用其他优化技术，例如量化、剪枝等。这些技术可以在不改变模型结构的情况下提高模型性能，并且可以在整个模型中应用。另外，您还可以尝试使用更复杂的模型架构，例如将音频编码器与底座模型分开处理，以便更好地控制梯度的传播。

目前只支持lora作用在qwen的底座模型。 ，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”