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wzjs 2025/9/10 13:55:01

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HuggingFace 的 Transformers 是目前最流行的深度学习训框架之一（100k+ Star），现在主流的大语言模型（LLaMa系列、Qwen系列、ChatGLM系列等）、自然语言处理模型（Bert系列）等，都在使用Transformers来进行预训练、微调和推理。

在这里插入图片描述

SwanLab 是一个深度学习实验管理与训练可视化工具，融合了Weights & Biases与Tensorboard的特点，能够方便地进行训练可视化、多实验对比、超参数记录、大型实验管理和团队协作，并支持用网页链接的方式分享你的实验。

你可以使用Transformers快速进行模型训练，同时使用SwanLab进行实验跟踪与可视化。

transformers>=4.50.0 的版本，已官方集成了SwanLab
如果你的版本低于4.50.0，请使用SwanLabCallback集成。

1. 一行代码完成集成

只需要在你的训练代码中，找到TrainingArguments部分，添加report_to="swanlab"参数，即可完成集成。

from transformers import TrainingArguments, Trainerargs = TrainingArguments(...,report_to="swanlab" # [!code ++]
)trainer = Trainer(..., args=args)

2. 自定义项目名

默认下，项目名会使用你运行代码的目录名。

如果你想自定义项目名，可以设置SWANLAB_PROJECT环境变量：

::: code-group

import os
os.environ["SWANLAB_PROJECT"]="qwen2-sft"

export SWANLAB_PROJECT="qwen2-sft"

set SWANLAB_PROJECT="qwen2-sft"

:::

3. 案例代码：Bert文本分类

import evaluate
import numpy as np
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArgumentsdef tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)def compute_metrics(eval_pred):logits, labels = eval_predpredictions = np.argmax(logits, axis=-1)return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)dataset = load_dataset("yelp_review_full")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000))
small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000))metric = evaluate.load("accuracy")model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5)training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer",num_train_epochs=3,logging_steps=50,report_to="swanlab", # [!code ++]
)trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=small_train_dataset,eval_dataset=small_eval_dataset,compute_metrics=compute_metrics,
)trainer.train()

4. SwanLabCallback集成

如果你使用的是Transformers<4.50.0的版本，或者你希望更灵活地控制SwanLab的行为，则可以使用SwanLabCallback集成。

4.1 引入SwanLabCallback

from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback

SwanLabCallback是适配于Transformers的日志记录类。

SwanLabCallback可以定义的参数有：

project、experiment_name、description 等与 swanlab.init 效果一致的参数, 用于SwanLab项目的初始化。
你也可以在外部通过swanlab.init创建项目，集成会将实验记录到你在外部创建的项目中。

4.2 传入Trainer

from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
from transformers import Trainer, TrainingArguments...# 实例化SwanLabCallback
swanlab_callback = SwanLabCallback(project="hf-visualization")trainer = Trainer(...# 传入callbacks参数callbacks=[swanlab_callback],
)trainer.train()

4.3 完整案例代码

import evaluate
import numpy as np
import swanlab
from swanlab.integration.transformers import SwanLabCallback
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArgumentsdef tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)def compute_metrics(eval_pred):logits, labels = eval_predpredictions = np.argmax(logits, axis=-1)return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)dataset = load_dataset("yelp_review_full")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000))
small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000))metric = evaluate.load("accuracy")model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5)training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer",# 如果只需要用SwanLab跟踪实验，则将report_to参数设置为”none“report_to="none",num_train_epochs=3,logging_steps=50,
)# 实例化SwanLabCallback
swanlab_callback = SwanLabCallback(experiment_name="TransformersTest")trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=small_train_dataset,eval_dataset=small_eval_dataset,compute_metrics=compute_metrics,# 传入callbacks参数callbacks=[swanlab_callback],
)trainer.train()

4.4 GUI效果展示

超参数自动记录：

在这里插入图片描述

指标记录：

在这里插入图片描述

4.5 拓展：增加更多回调

试想一个场景，你希望在每个epoch结束时，让模型推理测试样例，并用swanlab记录推理的结果，那么你可以创建一个继承自SwanLabCallback的新类，增加或重构生命周期函数。比如：

class NLPSwanLabCallback(SwanLabCallback):    def on_epoch_end(self, args, state, control, **kwargs):test_text_list = ["example1", "example2"]log_text_list = []for text in test_text_list:result = model(text)log_text_list.append(swanlab.Text(result))swanlab.log({"Prediction": test_text_list}, step=state.global_step)