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版本历史

更新日期	bert4torch版本	torch4keras版本	版本说明
20260114	0.6.1	0.3.3	增加 Qwen3-moe, 支持 gptq、awq等主流量化方式，其他代码优化
20250925	0.6.0	0.3.2	增加 Qwen3-moe, 支持 gptq、awq等主流量化方式，其他代码优化
20250721	0.5.9.post2	0.3.1	增加 Ernie4_5, 修复hub下载bug, 拆分出 openai_client
20250621	0.5.8	0.3.0	增加 Qwen3-Embedding和 Qwen3-Reranker, 支持 temperature设置为0, 修复 sdpa和 global_point的bug, 拆分 attention_utils
20250511	0.5.7	0.2.9.post2	命令行参数修改为 bert4torch serve, 增加 Qwen3
20250401	0.5.6	0.2.9	命令行支持图片输入, 修复rope在batch推理和超长时候的bug
20250215	0.5.5	0.2.8	增加 deepseek-r1, internvl, internlm3, glm4v, modernbert, mllama, qwen2vl, qwenvl
20240928	0.5.4	0.2.7	【新功能】增加deepseek系列、MiniCPM、MiniCPMV、llama3.2、Qwen2.5；支持device_map=auto;【修复】修复batch_generate和n>1的bug
20240814	0.5.3	0.2.6	【新功能】增加llama3.1/Yi1.5；自动选择从hfmirror下载；支持命令行参数bert4torch serve
20240801	0.5.2	0.2.5	【新功能】chatglm/qwen系列支持function call调用, 增加internlm2系列；【小优化】简化pipeline中chat demo的调用，generate的终止token元素允许为列表, 统一rope_scaling参数名，增加rope衍生类；【bug】修复flash_attn2的推理bug, 修复bart的tie_word_embedding的bug
20240619	0.5.1	0.2.4	增加Qwen1.5, Qwen2, glm4; 增加SWA/convert_logits_dtype；调整各个trainer(重点DPOTrainer), generation中segment_ids, repetition_penalty需带query, RMSNorm中转类型bug
20240418	0.5.0	0.2.2	修复chatglm3的bug, 修复save_pretrained时多文件的bug，增加CausalLMLoss, 修改deepspeed的传参逻辑，修改Text2Vec的bug, 完善openai client, 增加get_weight_decay_optim_groups
20240317	0.4.9.post2	0.2.1.post2	增加get_weight_decay_optim_groups函数, attention中允许is_causal，修改repetition_penalty的bug，把baichuan从llama中剥离，修复config_path的bug，允许num_key_value_heads参数，torch4keras-v0.2.1.post2更新特性
20240221	0.4.8	0.2.0	fastapi发布服务允许闲时offload到cpu, build_transformer_model允许从hf下载, 添加FillMask的pipeline, 添加SequenceClassificationTrainer
20240204	0.4.7	0.1.9	修改save_pretrained用于保存文件夹, 增加GenerateSpeed用于统计token生成速度，修复t5在use_states=True时候的错误, 修改层次编码的bug, 增加deepseek_moe模型，修复generation并发错误，优化大模型耗时
20240116	0.4.6	0.1.8	bug修复，增加save_pretrained用于保存transformer格式的权重, 增加部分embedding模型
20240111	0.4.5	0.1.7	training时候不生成past_key_values, 增加streamlit的example, 修复句向量max时的bug, batch_generate合并到generate, 修改generation的默认参数名(兼容过去的参数名), 多轮对话中可保留past_key_values, 把attention中的mask补齐逻辑移到apply_embedding中, 增加uie的pipeline，增加PtuningV2Trainer
20231228	0.4.4	0.1.7	新增pipelines模块，把chat整理进去，并新增Text2Vec模块用于向量生成，新增snapshot_download用于hf模型下载
20231224	0.4.3	0.1.7	在chat中增加常见chat模型, 简化大模型调用的代码逻辑
20231219	0.4.2	0.1.7	参数checkpoint_path支持传入文件夹地址，增加chat模块用于快速发布demo/api, 支持加载.safetensors, meta的device提示报错
20231210	0.4.1	0.1.6.post2	增加longlora, 增加test模块，适配torch4keras==0.1.6(监控fit过程，有报错则发送邮件提醒; 解决torch2.0的compile冲突问题; 修复clip_grad_norm的bug)
20231126	0.4.0	0.1.5	修复flash_attn的bug, stream_generate支持仅输出last_token
20231119	0.3.9	0.1.5	修复random_sample采样n>1, 新增Yi-6B, 支持flash_attn
20231112	0.3.8	0.1.5	支持chatglm 32k的rope_ratio，config中可以指定mapping, 增加m3e和bge
20231106	0.3.7	0.1.5	大部分模型文件无需convert，修复multi_query_group_num在int4/int8下bug, 简化build_transformer_model中配置到config中
20231022	0.3.6	0.1.5	增加falcon，layernorm支持torch自带
20230912	0.3.5.post2	0.1.4.post2	修复generation（既可初始化传参，也可以generate传参），decoder架构、encoder-decoder架构的增加generate系列方法直接推理, 增加internlm/baichuan2模型，训练时会默认自动把dataloader转移到model.device上, 增加xformers
20230902	0.3.4	0.1.3	修复gradient_checkpoint在低版本torch时仅支持位置参数的问题, 增加trainer.py, 增加PPOTrainerTrl以及相应的三阶段rlhf训练+dpo训练
20230812	0.3.3	0.1.2	增加大模型deepspeed的使用，增加Qwen模型(增加ntk和logn_attn)，generation的end_id支持多个token_id，修复多文件权重加载资源占用问题
20230804	0.3.2	0.1.1	修改依赖的torch4keras, 主要是进度条和logger, tensorboard的同步
20230726	0.3.1.post2	0.1.0.post2	修改baichuan的alibi逻辑，增加bloom, 简化decoder架构代码(gpt, llama, chatglm均继承decoder)
20230716	0.3.0	0.0.9	修改models和layers为文件夹方便扩展, 增加flash_attention参数控制，修改skip_init逻辑减少显存占用，generation增加repetition_penalty，修复chatglm的pv2的bug，generation支持transformers的tokenize，增加ziya，Baichuan
20230705	0.2.9	0.0.8	使用accelerate来实现skip_init精简代码, 修复add_trainer的代码提示, 增加chatglm的load_in_8bit+lora/qlora的训练, 修复grad_chechpoint, 增加chinese_llama_alpaca, torch2.0默认使用scaled_dot_product_attention加速, 增加chatglm2-6b+pv2+lora微调
20230518	0.2.8	0.0.7.post3	1）新增模型: 增加chatglm-6b/llama-7b/BELLE_llama/vicuna/moss/苏神、uer的roberta-small/Tiny模型以及ChatYuan v2模型/fnlp的bart2.0, 增加量化模块并适配llama，增加skip_init参数加快加载, 增加stream输出/网页demo, 增加ptuning_v2和lora; 2）generation: 生成式解码新增SeqGeneration和Seq2SeqGeneration，单向decoder模型和encoder decoder模型解码增加cache, 增加batch_generate()/stream_generate功能； 3）其他: 修改rope为不使用max_position，修复model.half()类型不一致问题，支持加载多个权重文件, gpt系列默认不加softmax，增加苏神Tiger的pytorch实现, 增加了对attention_key_size的入参支持，把_token_pad_ids重命名为pad_token_ids, tokenizor中重命名部分字段
20230310	0.2.7.post2	0.0.6	增加lion优化器, 修复albert_unshared加载权重, 修复lm系列(gpt, seq2seq)存在的forward参数不对的问题，修复GlobalPointer使用rope的bug
20230213	0.2.7	0.0.6	修复random_sample()的bug，适配v0.0.6的torch4keras：增加resume_from_checkpoint和save_to_checkpoint；增加add_trainer方法，重构了Trainer(BaseModel)的实现，增加了AccelerateCallback
20221231	0.2.6	0.0.5	build_transformer_model需显式指定add_trainer才从BaseModel继承, 增加guwenbert, macbert，text2vec-bert-chinese, wobert预训练模型，允许position_ids从padding开始, transformer.config支持点操作，可以使用torch4keras的Trainer(net)来初始化, 修复tokenizer的切分subtoken的bug, 允许embedding_size!=hidden_size
20221127	0.2.5	0.0.4	对抗训练从compile转为使用Callback来实现，修复1.7.1版本兼容bug, uie模型内置
20221120	0.2.4	0.0.3.post2	删除SpTokenizer基类中的rematch, 增加deberta_v2模型
20221023	0.2.3	0.0.2	虚拟对抗VAT在多个ouput时支持指定，把Trainer抽象到torch4keras中，修复DP和DDP出现resume_epoch不存在的bug, tokenizer的never_split去除None, transformer_xl的bug, 增加gradient_checkpoint
20220922	0.2.2	——	修复t5的norm_mode问题，允许hidden_size不整除num_attention_heads，支持多个schedule(如同时ema+warmup)
20220905	0.2.1	——	兼容torch<=1.7.1的torch.div无rounding_mode，增加自定义metrics，支持断点续训，增加默认Logger和Tensorboard日志
20220823	0.2.0	——	兼容torch1.9.0的缺失take_along_dim，修复bart中位置向量514的问题，修复Sptokenizer对符号不转换，打印Epoch开始的时间戳，增加parallel_apply
20220808	0.1.9	——	增加mixup/manifold_mixup/temporal_ensembling策略，修复pgd策略param.grad为空的问题，修改tokenizer支持批量
20220717	0.1.8	——	修复原来CRF训练中loss陡增的问题，修复xlnet的token_type_ids输入显存占用大的问题
20220710	0.1.7	——	增加EarlyStop，CRF中自带转bool类型
20220605	0.1.6	——	增加transformer_xl、xlnet、t5_pegasus模型，prompt、预训练等示例，支持增加embedding输入，EMA策略，修复tokenizer和sinusoid的bug
20220504	0.1.5	——	增加GAU-alpha，混合梯度，梯度裁剪，单机多卡(DP、DDP)
20220421	0.1.4	——	增加了VAT，修复了linux下apply_embedding返回项有问题的情况
20220409	0.1.3	——	初始版本