Swift-All序列分类实战：文本分类任务从数据到部署全流程
1. 引言：大模型时代下的文本分类新范式
随着大规模预训练语言模型的快速发展，文本分类作为自然语言处理中最基础且广泛应用的任务之一，正经历着从传统机器学习向大模型微调范式的深刻转变。在这一背景下，ms-swift框架应运而生，提供了一套覆盖“数据准备→模型选择→轻量微调→推理评测→量化部署”全链路的大模型开发解决方案。
本文聚焦于Swift-All 中的序列分类（Sequence Classification）能力，以一个典型的文本分类任务为例，完整演示如何利用 ms-swift 实现从原始数据处理到模型服务部署的全流程实践。我们将使用 HuggingFace 风格的数据集格式，在 LoRA 微调策略下完成情感分类任务，并最终通过 LmDeploy 进行本地 API 服务部署。
本实践适用于希望快速验证大模型在垂直场景中效果的开发者，尤其适合资源有限但追求高效落地的团队。
2. 环境准备与框架初始化
2.1 基础环境配置
首先确保运行环境满足以下条件：
- Python >= 3.8
- PyTorch >= 2.0
- Transformers、Datasets、Peft 等依赖已安装
- 至少 16GB 显存（推荐 A10/A100）
若使用魔搭社区提供的镜像实例，可直接执行官方脚本完成环境搭建：
# 在容器内执行一键初始化脚本 /root/yichuidingyin.sh该脚本将自动拉取 ms-swift 框架代码、安装依赖并配置路径。
2.2 安装 ms-swift 框架
手动安装方式如下：
# 克隆仓库 git clone https://github.com/modelscope/ms-swift.git cd ms-swift # 安装核心包 pip install -e .安装完成后即可调用swift命令行工具进行后续操作。
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