# Qwen3.5 最佳实践

ms-swift 支持使用transformers/Megatron后端对[Qwen3.5](https://github.com/QwenLM/Qwen3.5) Dense/Moe模型进行训练。Qwen3.5 属于混合思考的多模态模型，结合了linear attention和full attention。本文将介绍如何对Qwen3.5 Dense/Moe模型进行推理、指令微调以及强化学习。


## 环境设置
```shell
pip install -U ms-swift
# "transformers==5.2.*" 会遇到与vllm的兼容问题，参考这个issue: https://github.com/modelscope/ms-swift/issues/8254
# "transformers==5.3.*" 会遇到视频训练问题，参考这个issue: https://github.com/modelscope/ms-swift/issues/8362
pip install -U "transformers==5.2.*" "qwen_vl_utils>=0.0.14" peft liger-kernel

# flash-linear-attention
# 若出现训练缓慢的问题请参考：https://github.com/fla-org/flash-linear-attention/issues/758
pip install -U "flash-linear-attention>=0.4.2" --no-build-isolation

# causal_conv1d
pip install -U git+https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d --no-build-isolation

# flash-attention
pip install "flash-attn==2.8.3" --no-build-isolation

# deepspeed训练
pip install deepspeed

# vllm (torch2.10) for inference/deployment/RL
pip install -U "vllm>=0.17.0"
# 对于强化学习（RL）训练，需要覆盖 vLLM 的默认安装版本
pip install -U "transformers==5.2.*"
```

- Qwen3.5 视频数据训练卡住：使用decord后端读取视频可能导致卡住问题，参考[这个issue](https://github.com/dmlc/decord/issues/269)。你可以使用torchcodec后端，具体参考[qwen_vl_utils](https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/50068df2334f309979ff05d75f1078c8309c63ed/qwen-vl-utils/src/qwen_vl_utils/vision_process.py#L390-L400)库。


## 推理

使用 ms-swift 的 `TransformersEngine` 进行推理：

- 其中特定模型参数，例如 `VIDEO_MAX_TOKEN_NUM` 等环境变量的含义与Qwen3-VL相同，参考[命令行参数文档](../Instruction/Command-line-parameters.md#qwen3_vl,qwen3_5)。

```python
import os
# os.environ['SWIFT_DEBUG'] = '1'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
os.environ['IMAGE_MAX_TOKEN_NUM'] = '1024'
os.environ['VIDEO_MAX_TOKEN_NUM'] = '128'
os.environ['FPS_MAX_FRAMES'] = '16'

from swift import get_model_processor, get_template
from swift.infer_engine import TransformersEngine, InferRequest, RequestConfig

model, processor = get_model_processor('Qwen/Qwen3.5-4B')  # attn_impl='flash_attention_2'
template = get_template(processor, enable_thinking=False)
engine = TransformersEngine(model, template=template)
infer_request = InferRequest(messages=[{
    "role": "user",
    "content": '<video>Describe this video.',
}], videos=['https://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/baby.mp4'])
request_config = RequestConfig(max_tokens=128, temperature=0)
resp_list = engine.infer([infer_request], request_config=request_config)
response = resp_list[0].choices[0].message.content
print(response)

# use stream
request_config = RequestConfig(max_tokens=128, temperature=0, stream=True)
gen_list = engine.infer([infer_request], request_config=request_config)
for chunk in gen_list[0]:
    if chunk is None:
        continue
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()
```

使用命令行进行推理：

```shell
IMAGE_MAX_TOKEN_NUM=1024 \
VIDEO_MAX_TOKEN_NUM=128 \
FPS_MAX_FRAMES=16 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift infer \
    --model Qwen/Qwen3.5-4B \
    --enable_thinking false \
    --stream true
```


## 微调

本章将介绍如何使用 ms-swift 与 Megatron-SWIFT 训练 Qwen3.5。推荐 Dense 模型使用 ms-swift（即 transformers 后端，更加方便简单），而 Moe 模型使用 Megatron-SWIFT（即 megatron 后端，更快的训练速度）

如果您需要自定义数据集微调模型，你可以将数据准备成以下格式，并在命令行中设置`--dataset train.jsonl --val_dataset val.jsonl`，其中验证集为可选。更多介绍请参考[多模态数据集文档](../Customization/Custom-dataset.md#多模态)。

```jsonl
{"messages": [{"role": "user", "content": "浙江的省会在哪？"}, {"role": "assistant", "content": "浙江的省会在杭州。"}]}
{"messages": [{"role": "user", "content": "<image><image>两张图片有什么区别"}, {"role": "assistant", "content": "前一张是小猫，后一张是小狗"}], "images": ["/xxx/x.jpg", "/xxx/x.png"]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "你是个有用无害的助手"}, {"role": "user", "content": "<image>图片中是什么，<video>视频中是什么"}, {"role": "assistant", "content": "图片中是一个大象，视频中是一只小狗在草地上奔跑"}], "images": ["/xxx/x.jpg"], "videos": ["/xxx/x.mp4"]}
```

Qwen3.5的bbox输出采用归一化1000的相对坐标。你可以使用 ms-swift 提供的 grounding 数据集格式，其中"bbox"中的坐标为绝对坐标，ms-swift 会自动将绝对坐标转为归一化1000的相对坐标。更多信息请参考[grounding数据集格式文档](../Customization/Custom-dataset.md#grounding)。

```jsonl
{"messages": [{"role": "user", "content": "<image>找到图像中的<ref-object>"}, {"role": "assistant", "content": "[\n\t{\"bbox_2d\": <bbox>, \"label\": \"<ref-object>\"},\n\t{\"bbox_2d\": <bbox>, \"label\": \"<ref-object>\"}\n]"}], "images": ["cat.png"], "objects": {"ref": ["羊", "羊", "羊"], "bbox": [[90.9, 160.8, 135, 212.8], [360.9, 480.8, 495, 532.8]]}}
```


### Dense模型

以下提供对Qwen3.5-4B模型的微调脚本，该示例脚本仅作为演示用途。训练显存为 4 * 20GiB，训练时间为12分钟。由于transformers的GatedDeltaNet不支持packing/padding_free（megatron支持，见下文），因此我们使用group_by_length参数来加速训练，保证DP的负载均衡并减少micro batch中的零填充，但这会导致loss曲线跳动（因数据随机不充分），当然你也可以去掉此参数。

对模型进行微调的脚本如下：

```shell
# 4 * 20GiB
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF='expandable_segments:True' \
NPROC_PER_NODE=4 \
IMAGE_MAX_TOKEN_NUM=1024 \
VIDEO_MAX_TOKEN_NUM=128 \
FPS_MAX_FRAMES=12 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
    --model Qwen/Qwen3.5-4B \
    --tuner_type lora \
    --dataset 'AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-zh#500' \
              'AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-en#500' \
              'swift/self-cognition#500' \
              'AI-ModelScope/LaTeX_OCR:human_handwrite#2000' \
    --load_from_cache_file true \
    --add_non_thinking_prefix true \
    --loss_scale ignore_empty_think \
    --split_dataset_ratio 0.01 \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --num_train_epochs 1 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --target_modules all-linear \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --group_by_length true \
    --output_dir output/Qwen3.5-4B \
    --eval_steps 50 \
    --save_steps 50 \
    --save_total_limit 2 \
    --logging_steps 5 \
    --max_length 2048 \
    --warmup_ratio 0.05 \
    --dataset_num_proc 4 \
    --dataloader_num_workers 4 \
    --deepspeed zero2 \
    --model_author swift \
    --model_name swift-robot
```

训练结束后，使用以下脚本对验证集进行推理：

```shell
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF='expandable_segments:True' \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
IMAGE_MAX_TOKEN_NUM=1024 \
VIDEO_MAX_TOKEN_NUM=128 \
FPS_MAX_FRAMES=12 \
swift infer \
    --adapters output/Qwen3.5-4B/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --stream true \
    --enable_thinking false \
    --max_new_tokens 512 \
    --load_data_args true
```


```text
[QUERY] 你好，你是谁？
[RESPONSE] <think>

</think>

你好，我是由swift开发的人工智能语言模型，我的名字叫swift-robot。很高兴能与你交流。
--------------------------------------------------
[QUERY] Using LaTeX to perform OCR on the image.
[LABELS] e = \sum _ { k = 0 } ^ { \infty } \frac { 1 } { k ! }
[RESPONSE] <think>

</think>

e = \sum _ { k = 0 } ^ { \infty } \frac { 1 } { k ! }
```

使用python进行推理：
```python
import os
# os.environ['SWIFT_DEBUG'] = '1'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
os.environ['IMAGE_MAX_TOKEN_NUM'] = '1024'
os.environ['VIDEO_MAX_TOKEN_NUM'] = '128'
os.environ['FPS_MAX_FRAMES'] = '16'

from peft import PeftModel
from swift import get_model_processor, get_template
from swift.infer_engine import TransformersEngine, InferRequest, RequestConfig

adapter_dir = 'output/Qwen3.5-4B/vx-xxx/checkpoint-xxx'
enable_thinking = False

model, processor = get_model_processor('Qwen/Qwen3.5-4B')  # attn_impl='flash_attention_2'
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_dir)
template = get_template(processor, enable_thinking=enable_thinking)
engine = TransformersEngine(model, template=template)
infer_request = InferRequest(messages=[{
    "role": "user",
    "content": 'who are you?',
}])
request_config = RequestConfig(max_tokens=128, temperature=0)
resp_list = engine.infer([infer_request], request_config=request_config)
response = resp_list[0].choices[0].message.content
print(response)

# use stream
request_config = RequestConfig(max_tokens=128, temperature=0, stream=True)
gen_list = engine.infer([infer_request], request_config=request_config)
for chunk in gen_list[0]:
    if chunk is None:
        continue
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()
# I am an artificial intelligence assistant named swift-robot, trained by swift. I am designed to understand and generate natural language text in order to provide information, answer questions, and engage in conversation with humans. How can I assist you?
```


使用transformers后端训练MoE的例子参考：https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/main/examples/models/qwen3_5/transformers.sh

### Moe模型
Qwen3.5-35B-A3B Megatron训练，环境的准备请参考[Megatron-SWIFT快速开始文档](../Megatron-SWIFT/Quick-start.md)。你可以在15分钟内跑完以下案例：

```shell
# 4 * 40GiB
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF='expandable_segments:True' \
NPROC_PER_NODE=4 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
IMAGE_MAX_TOKEN_NUM=1024 \
VIDEO_MAX_TOKEN_NUM=128 \
FPS_MAX_FRAMES=12 \
megatron sft \
    --model Qwen/Qwen3.5-35B-A3B \
    --save_safetensors true \
    --merge_lora true \
    --dataset 'AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-zh#500' \
              'AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-en#500' \
              'swift/self-cognition#500' \
              'AI-ModelScope/LaTeX_OCR:human_handwrite#2000' \
    --load_from_cache_file true \
    --add_non_thinking_prefix true \
    --loss_scale ignore_empty_think \
    --split_dataset_ratio 0.01 \
    --tuner_type lora \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --target_modules all-linear \
    --expert_model_parallel_size 4 \
    --moe_permute_fusion true \
    --moe_grouped_gemm true \
    --moe_shared_expert_overlap true \
    --moe_aux_loss_coeff 1e-6 \
    --micro_batch_size 4 \
    --global_batch_size 16 \
    --recompute_granularity full \
    --recompute_method uniform \
    --recompute_num_layers 1 \
    --num_train_epochs 1 \
    --group_by_length true \
    --finetune true \
    --freeze_llm false \
    --freeze_vit true \
    --freeze_aligner true \
    --cross_entropy_loss_fusion true \
    --lr 1e-4 \
    --lr_warmup_fraction 0.05 \
    --min_lr 1e-5 \
    --output_dir megatron_output/Qwen3.5-35B-A3B \
    --eval_steps 200 \
    --save_steps 200 \
    --max_length 2048 \
    --dataloader_num_workers 8 \
    --dataset_num_proc 8 \
    --no_save_optim true \
    --no_save_rng true \
    --sequence_parallel true \
    --attention_backend flash \
    --padding_free false \
    --model_author swift \
    --model_name swift-robot
```
训练结束后，使用以下脚本对验证集进行推理：

```shell
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF='expandable_segments:True' \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
IMAGE_MAX_TOKEN_NUM=1024 \
VIDEO_MAX_TOKEN_NUM=128 \
FPS_MAX_FRAMES=12 \
swift infer \
    --model megatron_output/Qwen3.5-35B-A3B/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged \
    --stream true \
    --enable_thinking false \
    --max_new_tokens 512 \
    --load_data_args true
```

Megatron-SWIFT训练Qwen3.5的提示：
- 全参数训练：参考[这个例子](https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main/examples/models/qwen3_5/mcore_full.sh)。
- 关于MTP训练：ms-swift暂不支持多模态MTP的训练。如果你只训练纯文本数据，请设置`SKIP_MULTIMODAL_MTP_VALIDATION=1`环境变量，忽略检查。
- TP 限制解除：使用 "megatron-core>=0.16" 可解除 TP 受到的 `num_query_groups` 限制。
- 默认 `GatedDeltaNet` 使用 transformers 实现（为保证稳定性，暂时保持默认行为不变）。使用 "megatron-core>=0.16"并设置环境变量 `SWIFT_USE_MCORE_GDN=1`可切换至 mcore 实现，支持 GDN 的 TP 并降低显存。
- padding_free/packing的支持：packing可以提升训练速度，你需要设置`SWIFT_USE_MCORE_GDN=1`环境变量。参考[这个例子](https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main/examples/models/qwen3_5/packing.sh)。
- apply_wd_to_qk_layernorm：对 qk layernorm 应用权重衰减。默认为False。


## 强化学习（RL）

以 Qwen3.5-2B 模型为例，下面展示基于 [GSM8K](https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/gsm8k) 数据集进行 GRPO 和 GKD 训练，并以 GSM8K 评测集为标准验证训练效果。为避免模型输出过长的思维链，以下统一设置 `enable_thinking false`。

### GRPO

#### Dense 模型
使用 GRPO 进行全参数训练，以 `gsm8k_accuracy` 和 `gsm8k_format` 作为奖励函数。奖励函数的实现参考 [gsm8k_plugin.py](https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/main/examples/train/grpo/plugin/gsm8k/gsm8k_plugin.py)。

```shell
SYSTEM_PROMPT="""You are a helpful math assistant. Solve the problem step by step and put your final answer within \\boxed{}."""

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
NPROC_PER_NODE=4 \
swift rlhf \
    --rlhf_type grpo \
    --model Qwen/Qwen3.5-2B \
    --external_plugins examples/train/grpo/plugin/gsm8k/gsm8k_plugin.py \
    --reward_funcs gsm8k_accuracy gsm8k_format \
    --columns '{"answer": "solution"}' \
    --enable_thinking false \
    --use_vllm true \
    --vllm_mode colocate \
    --vllm_gpu_memory_utilization 0.4 \
    --vllm_tensor_parallel_size 1 \
    --vllm_max_model_len 10240 \
    --sleep_level 1 \
    --tuner_type full \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --dataset 'modelscope/gsm8k' \
    --load_from_cache_file true \
    --max_length 2048 \
    --max_completion_length 8192 \
    --num_train_epochs 1 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --learning_rate 1e-6 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --save_steps 10 \
    --save_total_limit 100 \
    --logging_steps 1 \
    --warmup_ratio 0.0 \
    --dataloader_num_workers 4 \
    --num_generations 8 \
    --temperature 1.0 \
    --system "$SYSTEM_PROMPT" \
    --deepspeed zero2 \
    --log_completions true \
    --report_to tensorboard swanlab \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --epsilon 0.2 \
    --epsilon_high 0.28 \
    --scale_rewards none
```

使用以下指令进行评测：

```shell
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift eval \
    --model output/Qwen3.5-2B/vxx-xxx-xxx/checkpoint-xx \
    --enable_thinking false \
    --eval_dataset gsm8k \
    --eval_backend Native --infer_backend vllm \
    --eval_generation_config '{"max_tokens":8192,"temperature":0.0,"do_sample":false}'
```

以 10 步为间隔，前 50 步的 GSM8K 评测结果如下：

| 模型 / Steps | GSM8K Accuracy | 提升 |
|---|---|---|
| Qwen3.5-2B (baseline) | 0.7597 | - |
| GRPO 10 steps | 0.7650 | +0.53 |
| GRPO 20 steps | 0.7748 | +1.51 |
| GRPO 30 steps | 0.7779 | +1.82 |
| GRPO 40 steps | 0.7817 | +2.20 |
| GRPO 50 steps | 0.7885 | +2.88 |

#### MoE 模型

使用 Megatron 后端对 Qwen3.5-35B-A3B MoE 模型进行 GRPO LoRA 训练，在 [DAPO-Math-17k](https://www.modelscope.cn/datasets/open-r1/DAPO-Math-17k-Processed) 数据集上训练，使用 `accuracy` 作为奖励函数。

```shell
SYSTEM_PROMPT="""You are a helpful math assistant. Solve the problem step by step and put your final answer within \\boxed{}."""

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \
NPROC_PER_NODE=8 \
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF='expandable_segments:True' \
megatron rlhf \
    --rlhf_type grpo \
    --model Qwen/Qwen3.5-35B-A3B \
    --save_safetensors true \
    --enable_thinking false \
    --merge_lora true \
    --context_parallel_size 1 \
    --tensor_model_parallel_size 1 \
    --expert_model_parallel_size 8 \
    --pipeline_model_parallel_size 1 \
    --moe_permute_fusion true \
    --dataset open-r1/DAPO-Math-17k-Processed \
    --system "$SYSTEM_PROMPT" \
    --num_train_epochs 1 \
    --global_batch_size 64 \
    --micro_batch_size 1 \
    --steps_per_generation 2 \
    --num_generations 8 \
    --reward_funcs accuracy \
    --use_vllm true \
    --vllm_mode colocate \
    --vllm_gpu_memory_utilization 0.5 \
    --vllm_tensor_parallel_size 2 \
    --vllm_max_model_len 9192 \
    --max_length 1000 \
    --max_completion_length 8192 \
    --tuner_type lora \
    --target_modules all-linear \
    --lr 5e-5 \
    --bf16 true \
    --beta 0.00 \
    --epsilon 0.2 \
    --epsilon_high 0.28 \
    --dynamic_sample false \
    --overlong_filter true \
    --loss_type grpo \
    --sleep_level 1 \
    --offload_model true \
    --offload_bridge false \
    --offload_optimizer true \
    --logging_steps 1 \
    --recompute_granularity full \
    --recompute_method uniform \
    --recompute_num_layers 1 \
    --finetune \
    --dataloader_num_workers 8 \
    --dataset_num_proc 8 \
    --no_save_optim \
    --no_save_rng \
    --save_steps 20 \
    --attention_backend flash \
    --moe_expert_capacity_factor 2 \
    --temperature 1.0 \
    --padding_free false \
    --sequence_parallel true \
    --log_completions true \
    --report_to tensorboard swanlab
```

使用以下指令在 AIME-2025 和 MATH-500 上评测：

```shell
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 swift eval \
    --model <checkpoint-merged-path> \
    --enable_thinking false \
    --eval_dataset aime25 math_500 \
    --eval_backend Native --infer_backend vllm \
    --vllm_tensor_parallel_size 2 \
    --vllm_gpu_memory_utilization 0.9 \
    --vllm_max_model_len 10000 \
    --eval_generation_config '{"max_tokens":8192,"temperature":0.0,"do_sample":false}' \
    --eval_num_proc 8
```

在 AIME-2025 和 MATH-500 上的评测结果如下：

| 模型 / Steps | AIME-2025 | MATH-500 |
|---|---|---|
| Qwen3.5-35B-A3B (baseline) | 43.33 | 92.40 |
| Megatron GRPO 20 steps | 53.33 (+10.00) | 95.80 (+3.40) |
| Megatron GRPO 40 steps | 53.33 (+10.00) | 96.60 (+4.20) |

### GKD

使用 GKD 进行 LoRA 训练，以 Qwen3.5-9B 作为 teacher 模型。首先使用 vLLM 拉起 teacher server（也可以通过 `--teacher_model` 参数直接加载模型）：

```shell
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B \
    --port 8000 \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 10240 \
    --gpu-memory-utilization 0.8 \
    --max-logprobs 64
```

然后在其余 GPU 上启动 GKD 训练：

```shell
NPROC_PER_NODE=3 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 \
swift rlhf \
    --rlhf_type gkd \
    --model Qwen/Qwen3.5-2B \
    --teacher_model_server http://localhost:8000 \
    --gkd_logits_topk 64 \
    --enable_thinking false \
    --tuner_type lora \
    --use_vllm true \
    --vllm_mode colocate \
    --vllm_gpu_memory_utilization 0.5 \
    --vllm_tensor_parallel_size 1 \
    --vllm_max_model_len 10240 \
    --sleep_level 0 \
    --dataset 'modelscope/gsm8k' \
    --lmbda 1 \
    --seq_kd false \
    --beta 0.5 \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --logging_steps 1 \
    --save_steps 100 \
    --save_total_limit 10 \
    --max_length 2048 \
    --max_completion_length 8192 \
    --warmup_ratio 0.1 \
    --save_only_model true \
    --dataloader_num_workers 4 \
    --dataset_num_proc 4 \
    --attn_impl flash_attn \
    --report_to tensorboard swanlab
```

使用以下指令进行评测：

```shell
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift eval \
    --model Qwen/Qwen3.5-2B \
    --adapters output/Qwen3.5-2B/vxx-xxx-xxx/checkpoint-xx \
    --merge_lora true \
    --enable_thinking false \
    --eval_dataset gsm8k \
    --eval_backend Native --infer_backend vllm \
    --eval_generation_config '{"max_tokens":8192,"temperature":0.0,"do_sample":false}'
```

以 100 步为间隔，前 300 步的 GSM8K 评测结果如下：

| 模型 / Steps | GSM8K Accuracy | 提升 |
|---|---|---|
| Qwen3.5-2B (baseline) | 0.7597 | - |
| GKD 100 steps | 0.7968 | +3.71 |
| GKD 200 steps | 0.8188 | +5.91 |
| GKD 300 steps | 0.8332 | +7.35 |
