请问一下如果使用qwen进行微调,应该学什么神经网络框架,pytorch?tendowflow?
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。
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。
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。
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