PaddleFormers

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PaddleFormers is an easy-to-use library of pre-trained large language model zoo based on PaddlePaddle.

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Repository: PaddlePaddle/PaddleFormers


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README.md

<p align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/9d1c1937-7fac-48f8-9d61-f7ac67b61b18" align="middle" width="500" />
</p>

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<p align="center">
<a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.10+-aff.svg"></a>
<a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win-pink.svg"></a>
<a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-dfd.svg"></a>
<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFormers/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/PaddlePaddle/PaddleFormers?color=ccf"></a>
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<a href=#社区交流> 社区交流 </a>
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PaddleFormers


📝简介


PaddleFormers 是基于百度深度学习框架 PaddlePaddle 搭建的 Transformers 库，旨在为 PaddlePaddle 生态提供与 Hugging Face Transformers 项目对等的模型接口与功能体验，支持大语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）的训练能力。PaddleFormers 充分发挥 PaddlePaddle 在高性能训练方面的内置优势，全面支持包括张量并行、流水线并行和专家并行在内的主流大模型分布式训练策略，以及自动混合精度等加速技术，在 DeepSeek-V3、GLM-4.5-Air 等重点模型上，训练性能明显超越 Megatron-LM ，实现了高效的预训练与后训练性能。

结合业界主流优化方法与飞桨在业务实践中积累的高效特性，PaddleFormers 致力于打造高性能、低资源占用的训练体验，帮助用户高效便捷地完成大模型训练，而无需关注底层复杂的优化细节。

🆕最新更新


* 2026.03.31 - PaddleFormers v1.1 正式发布！在这个版本中我们支持了 GLM-4.5 系列模型的单步与多步 MTP 训练能力。依托 MTP 架构优势，开发者可显著提升推理效率；同时针对 MTP 模块训练场景，我们新增主干网络冻结开关，灵活满足各类模型精细化调优需求。此外，我们对视觉理解类模型进行了深度优化，Qwen3-VL 30B-A3B 模型性能相比上个版本提升48%，领先Megatron-LM 6%。
* 2026.01.21 - PaddleFomers v1.0版本发布啦！我们提供了针对 LLM 和 VLM 等模型的训练能力，针对 DeepSeek-V3模型和 GLM-4.5-Air 等重点模型，我们实现了极致性能优化（训练性能明显超越 Megatron-LM ）。针对 PaddleOCR-VL，我们在昆仑芯 P800、天数天垓150等国产计算芯片上进行了适配，更好的满足国内用户需求。

✨特性


* 丰富的模型支持： PaddleFormers 实现了对于 100+ 主流的大语言模型和视觉语言模型的训练能力支持，涵盖了 DeepSeek-V3、GLM-4.5系列、Qwen2和 Qwen3系列、Qwen3-VL 等前沿模型。同时提供了对 ERNIE-4.5、ERNIE-4.5-VL、PaddleOCR-VL 等文心系列模型完备的训练能力。
* 高性能组网实现： 实现了 FP8低精度训练与高性能算子优化、通信计算重叠优化、精细化存算均衡等策略，大幅提升大模型训练的计算、通信和存储效率。在 DeepSeek-V3、GLM-4.5-Air 等模型上，训练性能明显超越 Megatron-LM。
* 全流程能力支持： PaddleFormers 实现了从预训练到后训练的全流程训练能力支持，其中后训练支持 CPT / SFT / SFT-LoRA / DPO / DPO-LoRA 等主流能力，帮助用户高效、便捷地完成大模型的迭代与优化。PaddleFormers 还实现了对 Safetensors 格式的 全面支持 ，训练完成的模型，其存储格式与 Hugging Face 上托管的权重格式一致，可以在任意支持该格式的框架或工具中使用（如 FastDeploy / vLLM / SGLang 等）。
* 完备的训练能力支持： PaddleFormers 实现了对于 Function Call 、 Thinking​ 等大模型前沿能力的训练支持，并通过 Data Packing 、 Padding Free​ 等数据流技术显著优化训练性能。
* 国产芯片深度适配： 支持昆仑芯 P800、天数天垓150、沐曦 C550等国产计算平台，基于128卡昆仑芯 P800支持 DeepSeek V3的 SFT，成为最少国产算力资源后训练方案。

📋模型列表

<table border="1" cellpadding="8" cellspacing="0" style="width:100%; border-collapse: collapse;">
<thead>
<tr>
<th style="text-align: left;">模型类型</th>
<th style="text-align: left;">模型系列</th>
<th style="text-align: left;">模型名称</th>
<th style="text-align: left;">Chat Template</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<!-- LLM 分类 - 跨行合并开始 -->
<tr>
<td rowspan="10" style="vertical-align: top;">LLM</td>
<td>DeepSeekv3</td>
<td>deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base、deepseek-ai/DeepSeek-V3、deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324</td>
<td>deepseek3</td>
</tr>
<tr>
<td>🏛️ERNIE-4.5</td>
<td>baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT、baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT、baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Base-PT、baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT、baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-PT、baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-PT、baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking</td>
<td>ernie、ernie_nothink</td>
</tr>
<tr>
<td>gemma3</td>
<td>google/gemma-3-270m、google/gemma-3-270m-it、google/gemma-3-1b-pt、google/gemma-3-1b-it、google/gemma-3-4b-pt、google/gemma-3-4b-it、google/gemma-3-12b-pt、google/gemma-3-12b-it、google/gemma-3-27b-pt、google/gemma-3-27b-it</td>
<td>gemma</td>
</tr>
<tr>
<td>GLM-4.5</td>
<td>zai-org/GLM-4.5-Air-Base、zai-org/GLM-4.5-Air、zai-org/GLM-4.5-Base、zai-org/GLM-4.5</td>
<td>glm4_moe</td>
</tr>
<tr>
<td>gpt-oss</td>
<td>openai/gpt-oss-20b、openai/gpt-oss-120b</td>
<td>gpt</td>
</tr>
<tr>
<td>Llama-3</td>
<td>meta-llama/Meta-Llama-3-8B、meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3-70B、meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct、meta-llama/Llama-3.1-8B、meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct、meta-llama/Llama-3.1-70B、meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct、meta-llama/Llama-3.1-405B、meta-llama/Llama-3.1-405B-Instruct、meta-llama/Llama-3.2-1B、meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct、meta-llama/Llama-3.2-3B、meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct、meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct</td>
<td>llama3</td>
</tr>
<tr>
<td>phi-4</td>
<td>microsoft/phi-4</td>
<td>phi4</td>
</tr>
<tr>
<td>Qwen2</td>
<td>Qwen/Qwen2-0.5B、Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct、Qwen/Qwen2-1.5B、Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct、Qwen/Qwen2-7B、Qwen/Qwen2-7B-Instruct、Qwen/Qwen2-57B-A14B、Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct、Qwen/Qwen2-72B、Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct</td>
<td>qwen</td>
</tr>
<tr>
<td>Qwen3</td>
<td>Qwen/Qwen3-0.6B-Base、Qwen/Qwen3-0.6B、Qwen/Qwen3-1.7B-Base、Qwen/Qwen3-1.7B、Qwen/Qwen3-4B-Base、Qwen/Qwen3-4B、Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507、Qwen/Qwen3-8B-Base、Qwen/Qwen3-8B、Qwen/Qwen3-14B-Base、Qwen/Qwen3-14B、Qwen/Qwen3-32B、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Base、Qwen/Qwen3-30B-A3B、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Qwen/Qwen3-235B-A22B、Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507</td>
<td>qwen3、qwen3_nothink</td>
</tr>
<tr>
<td>Qwen3-Next</td>
<td>Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct、Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking</td>
<td>qwen3、qwen3_nothink</td>
</tr>
<!-- VLM 分类 - 跨行合并开始 -->
<tr>
<td rowspan="4" style="vertical-align: top;">VLM</td>
<td>🏛️ERNIE-4.5-VL</td>
<td>baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT、baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT、baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT、baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT、baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking</td>
<td>ernie_vl、ernie_vl_nothink</td>
</tr>
<tr>
<td>🏛️PaddleOCR-VL</td>
<td>PaddlePaddle/PaddleOCR-VL</td>
<td>paddleocr_vl</td>
</tr>
<tr>
<td>Qwen2.5-VL</td>
<td>Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct</td>
<td>qwen2_vl</td>
</tr>
<tr>
<td>Qwen3-VL</td>
<td>Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-2B-Thinking、Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-4B-Thinking、Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking、Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking、Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking、Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking</td>
<td>qwen3_vl、qwen3_vl_nothink</td>
</tr>
</tbody>
</table>

* 更多关于模型训练能力的支持细节，请参考：PaddleFormers 模型能力矩阵
* 带有🏛️标签的模型是 PaddleFormers 官方维护的模型

💾安装


环境依赖

* python ≥ 3.10
* CUDA ≥ 12.0
* PaddleFleet ≥ 0.2（仅为 GPU 训练功能依赖）

安装依赖（GPU）

<details>
<summary>基于 Docker 容器的方式（<b>推荐</b>）</summary>

------

为了避免本地环境存在较多冲突，我们建议使用 PaddleFormers 的预置镜像来准备环境，容器中已经拉取了 PaddleFormers 仓库并完成了安装：

> ``shell

# 以cuda12.6为例

docker run --gpus all --name paddleformers-work -v $(pwd):/work \

-w=/work --shm-size=512G --network=host -it \

ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.3.0-gpu-cuda12.6-cudnn9.5 /bin/bash

> # cuda12.9镜像：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.3.0-gpu-cuda12.9-cudnn9.9

# cuda13.0镜像：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.3.0-gpu-cuda13.0-cudnn9.13

`

------

</details>

<details>
<summary>基于 pip/源码的安装方式</summary>

------

我们推荐使用 conda / venv / uv 等虚拟环境工具管理 python 环境。

> `shell

# conda

conda create -n paddleformers-work python=3.10 #支持python3.10～3.13

conda activate paddleformers-work

# venv

python -m venv .paddleformers-work

source .paddleformers-work/bin/activate

# uv

uv venv .paddleformers-work

source .paddleformers-work/bin/activate

`

------
安装方案一： 拉取源码安装

> `shell

# Install development version

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFormers.git

cd PaddleFormers

# cuda12.6

python -m pip install -e '.[paddlefleet]' --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cu126/ --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/

# cuda12.9

# python -m pip install -e '.[paddlefleet]' --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cu129/ --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu129/

# cuda13.0

# python -m pip install -e '.[paddlefleet]' --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cu130/ --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu130/

`

------
安装方案二： 如果您不想拉取源码，可以基于下面的命令安装 PaddleFormers 和 PaddleFleet。

> `shell

# Install via pip

# cuda12.6

python -m pip install "paddleformers[paddlefleet]" --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/

# cuda12.9

# python -m pip install "paddleformers[paddlefleet]" --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu129/

# cuda13.0

# python -m pip install "paddleformers[paddlefleet]" --extra-index-url https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu130/

`

------
安装方案三： 如果您只需使用 tokenizer 或者 processor，可以通过以下命令安装，这种情况下不会安装训练相关的依赖，安装速度更加快。

> `shell

python -m pip install paddleformers

``

------

</details>

安装依赖（XPU & ILUVATAR-GPU & Metax GPU）

* 昆仑芯安装说明文档
* 天数智芯安装说明文档
* 沐曦安装说明文档

⚡快速体验

PaddleFormers 在 API 设计上与 Hugging Face Transformers 保持了高度一致，使用示例如下：

使用 tokenizer

python
from paddleformers.transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B-Base")
print(tokenizer.encode("中华人民共和国"))
中华人民共和国将会被编码为两个token：

[105492, 104773]

文本生成

python
from paddleformers.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B-Base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B-Base", dtype="bfloat16").eval()
input_features = tokenizer("请给我一段大模型的简短介绍：", return_tensors="pd")
outputs = model.generate(input_features, max_new_tokens=256)
output_ids = outputs[0].tolist()[0]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))

模型训练

shell
paddleformers-cli train ./examples/config/sft/full.yaml

📊数据处理


* 数据集格式说明
* Chat Template 说明
* 数据流参数说明

🚀模型训练 & 部署


* PaddleFormers 命令行工具
* 训练参数配置说明
* 基于 PaddleFormers 进行模型预训练/后预训练
* 基于 PaddleFormers 进行指令微调（SFT & LoRA）
* 基于 PaddleFormers 进行偏好对齐（DPO & LoRA）
* 基于 FastDeploy / vLLM 部署模型

💻多硬件使用


* 昆仑芯使用说明文档
* 天数智芯使用说明文档
* 沐曦使用说明文档

🔍最佳实践


* 基于 DeepSeekv3的高效预训练
* 基于 ERNIE-4.5的高效预训练
* 训练一个偏好 Emoji 输出的对齐模型
* 训练一个支持思考能力的模型
* 训练一个支持 Function Call 能力的模型
* 基于 PaddleOCR-VL 微调实现孟加拉语识别能力
* 训练一个支持 Grounding 的模型

➕其他


* 如何下载模型
* 常见问题处理

💬社区相关

贡献代码

* 欢迎社区用户为 PaddleFormers 贡献代码，详情请参考 贡献指南。

和我们交流

* 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.

<div align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/9f0a736c-b047-4912-a70f-8b1ea772c3eb" width="300" alt="qrcode">
</div>

🙏致谢


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。

📜许可证


PaddleFormers 遵循Apache-2.0开源协议。


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