PaddlePaddle/PaddleNLP

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特性 | 模型支持 | 安装 | 快速开始 | 社区交流

PaddleNLP是一款基于飞桨深度学习框架的大语言模型(LLM)开发套件，支持在多种硬件上进行高效的大模型训练、无损压缩以及高性能推理。PaddleNLP 具备简单易用和性能极致的特点，致力于助力开发者实现高效的大模型产业级应用。

News 📢

• 2025.04.29 PaddleNLP 现已支持 Qwen3 系列模型: Qwen3 系列模型支持持两种思考模式，预训练约 36 万亿个 token、119 种语言和方言。包括六个 Dense 模型, Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B。两个 MoE 模型的权重：Qwen3-235B-A22B，Qwen3-30B-A3B。

• 2025.03.12 PaddleNLP v3.0 Beta4：全面支持 DeepSeek V3/R1/R1-Distill, 及 QwQ-32B 等热门思考模型。DeepSeek V3/R1完整版支持 FP8、INT8、4-bit 量化推理，MTP 投机解码。单机 FP8推理输出超1000 tokens/s; 4-bit 推理输出超2100 tokens/s! 发布新版推理部署镜像，热门模型一键部署。推理部署使用文档全面更新，体验全面提升！自研下一代通用信息抽取模型 PP-UIE 全新发布，支持8K 长度信息抽取。新增大模型 Embedding 训练，支持 INF-CL 超大 batch size 训练。新增MergeKit模型融合工具，缓解对齐代价。低资源训练全面优化，16G 小显存可以流畅训练。

• 2025.02.10 PaddleNLP 现已支持 DeepSeek-R1系列模型，在线使用：依托全新的 PaddleNLP 3.0套件，DeepSeek-R1系列模型现已全面支持。凭借数据并行、数据分组切分并行、模型并行、流水线并行以及专家并行等一系列先进的分布式训练能力，结合 Paddle 框架独有的列稀疏注意力掩码表示技术——FlashMask 方法，DeepSeek-R1系列模型在训练过程中显著降低了显存消耗，同时取得了卓越的训练性能提升。

特性

🔧 多硬件训推一体

支持英伟达 GPU、昆仑 XPU、昇腾 NPU、燧原 GCU 和海光 DCU 等多个硬件的大模型和自然语言理解模型训练和推理，套件接口支持硬件快速切换，大幅降低硬件切换研发成本。 当前支持的自然语言理解模型：多硬件自然语言理解模型列表

🚀 高效易用的预训练

支持纯数据并行策略、分组参数切片的数据并行策略、张量模型并行策略和流水线模型并行策略的4D 高性能训练，Trainer 支持分布式策略配置化，降低复杂分布式组合带来的使用成本； Unified Checkpoint 大模型存储工具可以使得训练断点支持机器资源动态扩缩容恢复。此外，异步保存，模型存储可加速95%，Checkpoint 压缩，可节省78.5%存储空间。

🤗 高效精调

精调算法深度结合零填充数据流和 FlashMask 高性能算子，降低训练无效数据填充和计算，大幅提升精调训练吞吐。

🎛️ 无损压缩和高性能推理

大模型套件高性能推理模块内置动态插入和全环节算子融合策略，极大加快并行推理速度。底层实现细节封装化，实现开箱即用的高性能并行推理能力。

文档

更多详细文档, 请访问 PaddleNLP Documentation.

模型支持

• 模型参数已支持 LLaMA 系列、Baichuan 系列、Bloom 系列、ChatGLM 系列、Gemma 系列、Mistral 系列、OPT 系列和 Qwen 系列，详细列表👉【LLM】模型参数支持列表如下：

• 4D 并行和算子优化已支持 LLaMA 系列、Baichuan 系列、Bloom 系列、ChatGLM 系列、Gemma 系列、Mistral 系列、OPT 系列和 Qwen 系列，【LLM】模型4D 并行和算子支持列表如下：

• 大模型预训练、精调（包含 SFT、PEFT 技术）、对齐、量化已支持 LLaMA 系列、Baichuan 系列、Bloom 系列、ChatGLM 系列、Mistral 系列、OPT 系列和 Qwen 系列，【LLM】模型预训练、精调、对齐、量化支持列表如下：

• 大模型推理已支持 LLaMA 系列、Qwen 系列、DeepSeek 系列、Mistral 系列、ChatGLM 系列、Bloom 系列和 Baichuan 系列，支持 Weight Only INT8及 INT4推理，支持 WAC（权重、激活、Cache KV）进行 INT8、FP8量化的推理，【LLM】模型推理支持列表如下：

安装

环境依赖

• python >= 3.8
• paddlepaddle >= 3.0.0rc1

如果您尚未安装 PaddlePaddle，请参考 飞桨官网 进行安装。

pip 安装

pip install --upgrade paddlenlp==3.0.0b4

或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码：

pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html

更多关于 PaddlePaddle 和 PaddleNLP 安装的详细教程请查看Installation。

快速开始

大模型文本生成

PaddleNLP 提供了方便易用的 Auto API，能够快速的加载模型和 Tokenizer。这里以使用 Qwen/Qwen2-0.5B 模型做文本生成为例：

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B")
# if using CPU, please change float16 to float32
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B", dtype="float16")
input_features = tokenizer("你好！请自我介绍一下。", return_tensors="pd")
outputs = model.generate(**input_features, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.batch_decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# ['我是一个AI语言模型，我可以回答各种问题，包括但不限于：天气、新闻、历史、文化、科学、教育、娱乐等。请问您有什么需要了解的吗？']

大模型预训练

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git && cd PaddleNLP # 如已clone或下载PaddleNLP可跳过
mkdir -p llm/data && cd llm/data
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/llama/data/llama_openwebtext_100k.bin
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/llama/data/llama_openwebtext_100k.idx
cd .. # change folder to PaddleNLP/llm
# 如需使用use_fused_rms_norm=true，需要前往slm/model_zoo/gpt-3/external_ops安装fused_ln
python -u run_pretrain.py ./config/qwen/pretrain_argument_0p5b.json

大模型 SFT 精调

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git && cd PaddleNLP # 如已clone或下载PaddleNLP可跳过
mkdir -p llm/data && cd llm/data
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/examples/AdvertiseGen.tar.gz && tar -zxvf AdvertiseGen.tar.gz
cd .. # change folder to PaddleNLP/llm
python -u run_finetune.py ./config/qwen/sft_argument_0p5b.json

更多大模型全流程步骤，请参考飞桨大模型套件介绍。 另外我们还提供了快速微调方式, 无需 clone 源代码：

from paddlenlp.trl import SFTConfig, SFTTrainer
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("ZHUI/alpaca_demo", split="train")

training_args = SFTConfig(output_dir="Qwen/Qwen2.5-0.5B-SFT", device="gpu")
trainer = SFTTrainer(
    args=training_args,
    model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
    train_dataset=dataset,
)
trainer.train()

更多 PaddleNLP 内容可参考：

• 精选模型库，包含优质预训练模型的端到端全流程使用。
• 多场景示例，了解如何使用 PaddleNLP 解决 NLP 多种技术问题，包含基础技术、系统应用与拓展应用。
• 交互式教程，在🆓免费算力平台 AI Studio 上快速学习 PaddleNLP。

社区交流

• 微信扫描二维码并填写问卷，即可加入交流群与众多社区开发者以及官方团队深度交流.

Citation

如果 PaddleNLP 对您的研究有帮助，欢迎引用

@misc{=paddlenlp,
    title={PaddleNLP: An Easy-to-use and High Performance NLP Library},
    author={PaddleNLP Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP}},
    year={2021}
}

Acknowledge

我们借鉴了 Hugging Face 的Transformers🤗关于预训练模型使用的优秀设计，在此对 Hugging Face 作者及其开源社区表示感谢。

License

PaddleNLP 遵循Apache-2.0开源协议。