没GPU怎么微调模型？Swift-All云端方案1块钱起

你是不是也遇到过这种情况：手头有个不错的想法，想用大模型做点微调实验，结果公司GPU被项目占满，自己电脑只有16G内存，连一个7B的模型都加载不起来？别急，这其实是很多算法工程师都会踩的坑。

其实解决方法比你想的简单得多——不用买显卡、不用等排期，也不用折腾本地环境。现在通过Swift-All + 云端算力平台的组合，哪怕你只有一台轻薄本，也能快速启动一次完整的模型微调任务，而且成本低到惊人：按小时计费，最低1块钱就能跑完一轮测试！

Swift-All 是基于 ModelScope（魔搭）推出的高效微调框架 ms-swift 的一站式解决方案，专为资源有限但又想快速验证效果的开发者设计。它支持 LoRA、QLoRA、DPO、GRPO 等主流微调方式，能大幅降低显存占用，让原本需要几百GB显存的任务，在单张A100上就能跑通。

更关键的是，CSDN 星图平台已经预置了 Swift-All 镜像，一键部署即可使用，无需手动安装依赖、配置环境变量或处理CUDA版本冲突。你可以专注于写数据集、调参数和看效果，把底层麻烦事交给云平台搞定。

这篇文章就是为你量身打造的实战指南。我会带你从零开始，一步步完成整个流程：如何选择合适的镜像、如何上传自己的数据集、怎么设置关键参数避免爆显存、以及实测下来哪些配置最稳最省。无论你是刚接触微调的小白，还是被资源卡住进度的资深工程师，都能照着操作直接复现。

准备好了吗？接下来我们就进入正题，看看在没有GPU的情况下，怎么用 Swift-All 在云端高效完成一次模型微调。

1. 为什么没GPU也能微调？Swift-All是怎么做到的

很多人一听到“微调大模型”就下意识觉得必须有高端GPU，尤其是像Qwen、LLaMA这类参数量动辄7B、32B甚至更大的模型。但实际上，随着技术发展，我们早就不是非得全参微调不可了。Swift-All 正是利用这一点，结合多种显存优化技术，让你在普通算力条件下也能轻松上手。

1.1 微调≠全参训练：LoRA和QLoRA才是平民化关键

传统意义上的“微调”，指的是把整个模型的所有参数都拿出来更新一遍，这种方式叫全参微调（Full Fine-tuning）。比如你要微调一个7B的模型，float16精度下光是模型本身就要占14G显存，再加上梯度、优化器状态等开销，实际需要的显存往往是模型大小的3~5倍。也就是说，7B模型全参微调至少要40G以上显存，这对大多数人来说门槛太高。

但 Swift-All 支持的是LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，它的核心思想是：我不改全部参数，只在关键位置插入一些小型可训练模块。就像修房子不需要拆掉整栋楼，只需要加固几根柱子就行。这样做的好处非常明显：

• 显存占用下降80%以上
• 训练速度更快
• 参数文件小，便于保存和分享

而如果你还想进一步节省资源，可以开启QLoRA，也就是量化版的LoRA。它会先把基础模型加载成4bit或8bit的低精度格式，再结合LoRA进行训练。这样一来，一个7B模型用单张24G显存的消费级显卡就能跑起来，甚至在A10G这样的入门级云卡上也能顺利运行。

1.2 显存不够怎么办？Swift-All内置三大“瘦身术”

除了LoRA之外，Swift-All 还集成了多个显存优化策略，帮助你在有限资源下稳定训练。这些功能默认集成在命令行参数中，你只需要加几个开关就能启用。

第一个是梯度检查点（Gradient Checkpointing）。这个技术的原理有点像“懒加载”：正常情况下，前向传播时产生的中间激活值都要保存下来，因为反向传播要用它们计算梯度。但如果把这些值全都存着，显存很快就满了。梯度检查点的做法是：只保留部分激活值，其余的在反向传播时重新计算一遍。虽然会多花一点时间，但能减少40%~60%的显存占用。

第二个是Flash Attention。这是近年来非常火的一个优化技术，主要用来加速Transformer中的注意力计算，并且显著降低显存消耗。Swift-All 默认支持 Flash Attention-2，在序列较长时优势特别明显。比如处理16K长度的上下文时，显存占用可能直接从30G降到18G。

第三个是Deepspeed ZeRO 分区优化。对于稍大规模的训练任务，Swift-All 可以对接 Deepspeed 框架，把优化器状态、梯度和参数分散到多张卡上存储。即使你只租了一台双卡机器，也能通过这种机制跑更大模型。常见的有 ZeRO-2 和 ZeRO-3 两种模式，后者更省显存但通信开销略高。

⚠️ 注意
如果你打算做 DPO（Direct Preference Optimization）这类需要同时加载两个模型的任务（base_model + ref_model），显存需求会翻倍。这时候一定要开启 QLoRA + 梯度检查点，否则很容易爆显存。

1.3 云端算力按需租赁：1小时几毛钱，用完即停

说到这里你可能会问：那这些技术我能不能在本地跑？答案是可以，但前提是你得有至少一张24G以上的显卡。而大多数人的笔记本只有集显或者8G/16G独显，根本带不动。

这时候，云端按小时计费的算力服务就成了最优解。CSDN 星图平台提供的 Swift-All 镜像可以直接部署在 A10、A100 等 GPU 实例上，起步配置如：

• 单卡 A10（24G显存）：约1元/小时
• 单卡 A100（80G显存）：约4元/小时
• 双卡 A100：约8元/小时

你可以根据模型大小灵活选择。比如微调 Qwen-7B，用单卡A10+QLoRA完全够用；如果是 QwQ-32B 这种超大模型，则建议上 A100。关键是：不用长期持有硬件，按分钟计费，做完实验立刻释放，成本极低。

更重要的是，平台已经预装好所有依赖库（PyTorch、CUDA、vLLM、ms-swift等），你不需要再花半天时间配环境。一键启动后，直接进终端就可以开始训练，真正实现“开箱即用”。

2. 快速部署：三步启动你的Swift-All微调环境

既然知道了原理，接下来我们就动手操作。整个过程分为三个清晰步骤：选择镜像 → 启动实例 → 连接终端。全程图形化操作，不需要写代码，小白也能5分钟内搞定。

2.1 第一步：找到并选择Swift-All预置镜像

打开 CSDN 星图平台后，在镜像市场搜索栏输入“Swift-All”或“ms-swift”，你会看到一个官方认证的镜像条目，名称通常是“Swift-All 官方镜像”或类似标识。点击进入详情页，可以看到该镜像包含的核心组件列表：

• Ubuntu 20.04 LTS 操作系统
• CUDA 11.8 + cuDNN 8.6
• PyTorch 2.1.0 + Transformers 4.36
• vLLM 0.4.0（用于高速推理）
• ms-swift 最新稳定版（含LoRA、QLoRA、DPO、GRPO支持）
• Hugging Face Hub 工具包（方便下载模型）

这个镜像是经过官方测试和优化的，确保所有组件版本兼容，不会出现“明明本地能跑，云上报错”的问题。而且它还内置了一些常用脚本模板，比如finetune_qwen.sh、dpo_train.py等，省去了你自己写启动脚本的时间。

选择镜像后，点击“立即部署”按钮，进入资源配置页面。

2.2 第二步：根据模型大小选择合适GPU配置

这里是最容易出错的地方——很多人一看价格便宜就选最低配，结果跑一半爆显存失败。所以我们得先判断你要微调的模型需要多少资源。

下面这张表是我实测总结的经验参考，适用于 Swift-All + LoRA/QLoRA 场景：

举个例子：如果你只是想做个简单的文本分类任务，用 Qwen-7B 就足够了。这时候选单卡A10 + QLoRA组合，既能控制成本，又能保证稳定性。

💡 提示
平台通常提供“试用金”或“新用户免费额度”，建议先用最小配置跑一轮测试，确认流程没问题后再加大投入。

填写完资源配置后，给实例起个名字（比如qwen-lora-test），然后点击“创建并启动”。一般30秒内系统就会分配GPU资源，并自动拉取镜像完成初始化。

2.3 第三步：连接终端，验证环境是否就绪

实例启动成功后，页面会显示“运行中”状态，并提供一个 Web Terminal 入口。点击“连接”按钮，就能打开浏览器内的命令行界面，相当于SSH登录到了你的云主机。

第一步先检查 GPU 是否识别正确：

nvidia-smi

你应该能看到类似下面的信息：

+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 525.60.13 Driver Version: 525.60.13 CUDA Version: 11.8 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA A10 On | 00000000:00:05.0 Off | 0 | | 30% 38C P8 12W / 150W | 500MiB / 24576MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+

只要看到Memory-Usage显示可用显存接近24G（A10）或80G（A100），说明GPU驱动正常。

接着进入 Swift-All 的工作目录，查看预置脚本：

cd /workspace/swift-all ls scripts/

你会看到一堆以.sh结尾的脚本文件，比如：

• lora_finetune.sh：标准LoRA微调
• qlora_finetune.sh：量化LoRA训练
• dpo_train.sh：偏好对齐训练
• grpo_train.py：强化学习微调

这些脚本都已经配置好常用参数，你只需要修改数据路径和模型名称就能运行。比如我们要做一次 Qwen-7B 的 LoRA 微调，就可以直接复制模板：

cp scripts/lora_finetune.sh my_train.sh vim my_train.sh

在里面调整--model、--dataset和--output_dir几个关键字段即可。

至此，环境已经完全准备好，下一步就可以开始准备数据了。

3. 数据准备与训练配置：让模型学会你想让它做的事

有了环境还不够，真正决定微调效果的是你的数据质量和参数设置。这一节我会教你如何组织数据格式、编写训练脚本，并给出一套经过验证的参数组合，避免常见坑点。

3.1 数据格式怎么写？JSONL是首选

Swift-All 支持多种数据格式，包括 JSON、CSV、TXT 和 HuggingFace Dataset。但对于大多数用户来说，JSONL（JSON Lines）是最推荐的方式，因为它结构清晰、易于编辑，且兼容性最好。

每行代表一条样本，基本结构如下：

{"text": "你是一个助手，请回答用户问题。\n\n用户：中国的首都是哪里？\n\n助手：北京。"}

如果你要做指令微调（Instruction Tuning），也可以拆分成 input/output 形式：

{ "input": "请解释什么是机器学习", "output": "机器学习是一种让计算机从数据中自动学习规律并做出预测的技术……" }

假设你有一个客服问答场景，想让模型学会专业回复。你可以这样组织数据：

{"input": "订单还没收到怎么办？", "output": "您好，建议您先查看物流信息，若超过预计送达时间仍未收到，请联系快递公司核实。"} {"input": "商品有质量问题能退货吗？", "output": "可以的，我们支持7天无理由退换货，请在订单页面申请售后。"}

将所有样本保存为mydata.jsonl文件，上传到云主机的/workspace/datasets/目录下。上传方式有两种：

1. 使用平台提供的“文件上传”功能，拖拽即可
2. 通过scp命令从本地推送（适合大文件）

scp mydata.jsonl user@your-cloud-ip:/workspace/datasets/

上传完成后，记得在训练脚本中指定路径：

--dataset /workspace/datasets/mydata.jsonl

⚠️ 注意
数据量不必太大！实测表明，50~200条高质量样本就足以让模型掌握特定风格或领域知识。贪多反而可能导致过拟合或训练时间过长。

3.2 关键参数设置：这5个选项决定了成败

Swift-All 的训练脚本接受大量参数，但真正影响结果的核心参数其实就五个。我把它们列出来，并附上推荐值：

举个完整例子：

swift ft \ --model qwen/Qwen-7B \ --template qwen \ --train_dataset /workspace/datasets/mydata.jsonl \ --lora_rank 64 \ --batch_size 4 \ --num_train_epochs 3 \ --output_dir /workspace/output/qwen-lora-v1

这里面最容易出错的是--template。每个模型都有自己特定的 prompt 格式，比如 Qwen 要求用<|im_start|>和<|im_end|>包裹内容，而 LLaMA 则用[INST]。如果模板不匹配，模型输出会变得混乱甚至拒绝回答。

不知道用哪个模板？可以查官方文档，或者运行以下命令查看支持列表：

swift list_templates

另外，如果你显存紧张，还可以加上这几个优化开关：

--use_gradient_checkpointing true \ --quantization_bit 4 \ --deepspeed zero2

分别是开启梯度检查点、4bit量化和Deepspeed ZeRO-2，三者叠加能让显存占用再降30%以上。

3.3 如何避免爆显存？我的三道防线策略

我在实际使用中总结了一套“防爆显存三步法”，几乎没再遇到 OOM（Out of Memory）问题：

第一道防线：从小批量开始测试

不要一上来就设batch_size=8，先用batch_size=1跑一轮，看显存占用情况。可以用nvidia-smi -l 1实时监控：

nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv -l 1

如果发现用了超过80%显存，就果断降 batch size 或启用量化。

第二道防线：优先上QLoRA

哪怕你有A100，也建议先试试QLoRA。4bit量化后的模型不仅省显存，加载速度也更快。而且实测发现，QLoRA在多数任务上的表现和FP16几乎无差，完全可以作为首选方案。

第三道防线：善用日志定位瓶颈

Swift-All 会在训练过程中输出详细的日志，重点关注这几行：

[INFO] Model loaded, total params: 7.8B [INFO] Trainable params: 8.2M (0.11%) [INFO] GPU Memory: 18.3G/24.0G

如果发现“Trainable params”占比过高（超过1%），说明LoRA配置太激进，可以适当调低lora_rank。

只要守住这三条线，基本不会再被显存问题困扰。

4. 效果验证与模型导出：让微调成果真正可用

训练完成后，最重要的事情不是立刻发布，而是验证效果。毕竟我们花时间和钱，是为了得到一个更好用的模型，而不是跑完就算了。

4.1 如何测试微调后的模型？两种方法任选

第一种是直接进交互模式，手动提问：

swift infer \ --model_type qwen \ --ckpt_dir /workspace/output/qwen-lora-v1

启动后会出现一个输入框，你可以随便问些问题，观察回复是否符合预期。比如之前训练的是客服场景，那就问：“发票怎么开？”、“能开发票吗？” 看看模型会不会给出统一规范的回答。

第二种是批量推理，适合做定量评估：

swift infer \ --model_type qwen \ --ckpt_dir /workspace/output/qwen-lora-v1 \ --input_file /workspace/test_questions.txt \ --output_file /workspace/predictions.txt

把一批测试题放进去，自动生成回复，然后人工打分或用BLEU/ROUGE指标评估。

💡 实用技巧
可以准备三类问题来测试：

• 训练集中见过的相似问题：看模型能否准确复现
• 未见过的新问题：检验泛化能力
• 边界case（如模糊提问、错别字）：考察鲁棒性

4.2 模型怎么导出？合并权重才能独立运行

注意！LoRA 微调生成的只是一个“增量文件”，不能单独使用。如果你想把这个模型分享给别人，或者部署成API服务，必须先把 LoRA 权重合并回原始模型。

Swift-All 提供了一键合并命令：

swift merge_lora \ --model_id qwen/Qwen-7B \ --adapter_path /workspace/output/qwen-lora-v1 \ --merge_path /workspace/merged_model

执行完毕后，/workspace/merged_model目录下就是一个完整的、可以直接加载的模型，包含你微调的所有成果。你可以把它打包下载：

tar -czf qwen-lora-merged.tar.gz -C /workspace/merged_model .

然后通过 SFTP 下载到本地，或者上传到 HuggingFace Hub 分享。

4.3 成本有多低？真实账单告诉你答案

最后我们来算一笔账。假设你租用的是单卡A10实例（¥1.5/小时），做一次 Qwen-7B 的 LoRA 微调：

• 训练时间：约40分钟（2个epoch，100条数据）
• 实际计费：按小时折算为 ¥1.0
• 加上10分钟测试和导出，总花费不超过 ¥1.5

也就是说，一次完整的微调实验，成本确实能做到“1块钱起”。相比动辄几千上万的显卡购置成本，简直是白菜价。

而且这次实验结束后，你可以随时释放实例，不产生任何额外费用。下次有新想法，再重新部署一个就行了，完全不影响其他同事使用公司GPU。

总结

• Swift-All 结合 LoRA/QLoRA 技术，让普通人也能在低显存环境下微调大模型
• CSDN 星图平台提供一键部署的预置镜像，省去环境配置烦恼，开箱即用
• 按小时计费的云算力模式极大降低了试错成本，实测一次微调实验不到2元
• 掌握数据格式、关键参数和防爆显存技巧，就能稳定跑通全流程
• 现在就可以试试，用最低成本验证你的模型优化想法，实测很稳

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