在ModelScope中，请问一下如果使用qwen进行微调，应该学什么神经网络框架？

在选择用于微调的神经网络框架时，PyTorch和TensorFlow都是非常强大的工具。然而，它们各自具有不同的优缺点，以及适用范围和用户群体。

1. 动态 vs 静态计算图：PyTorch使用动态计算图，这使得模型的开发和调试更加灵活。而TensorFlow使用静态计算图，这有助于优化和部署。

2. 生态系统：TensorFlow由Google开发并于2015年作为开源发布，它源于Google的自主机器学习软件，经过重构和优化以用于生产。而PyTorch则更注重研究和应用。

3. 部署和管理：PyTorch和TensorFlow都提供了易于部署、管理、分布式训练的工具，但TensorFlow在部署方面可能更具优势。

在ModelScope中，如果你想使用Qwen模型进行微调，推荐学习的神经网络框架是PyTorch。Qwen模型的开源仓库中，提供的示例代码就是基于PyTorch编写的。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它的易用性和灵活性都非常高，适合于各种类型的神经网络模型。

此外，PyTorch还有一个庞大的社区，提供了大量的教程和资源，可以帮助你快速上手并掌握PyTorch的使用。而且，PyTorch也支持GPU加速，可以大大提高模型训练的效率。

pytorch https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/README_CN.md#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86 这个模型文件比一般的7b模型小，我这边这段代码也是同样的报错，您先用其他模型叭。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①