面向文本、视觉、音频和多模态的前沿机器学习模型定义框架，可用于推理和训练。
16.8万3.5万PythonApache-2.0更新于 昨天
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这是什么？
SwanLab 是一个用于跟踪和可视化机器学习训练实验的平台。开发者只需在训练代码中加入几行 Python，即可记录标量指标、超参数、日志，以及 CPU、内存和加速卡等系统信息。结果会显示在网页仪表盘中，可以绘制图表、用表格对比实验，并通过持久链接分享。
它与 PyTorch、Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、LLaMA Factory、ms-swift、Ultralytics、MMEngine、Keras 等框架集成。硬件监控覆盖英伟达、AMD、昇腾 NPU、寒武纪 MLU、昆仑芯 XPU 等多种加速设备。团队可以在同一项目下协作，并将实验按组管理。
用户可以使用 swanlab.cn 上的云端服务，也可以通过 Docker 或 Kubernetes 自托管，并可在本地运行离线看板。项目采用 Apache 2.0 许可证。
核心功能
- 01用几行 Python 代码记录训练中的标量指标、超参数和文本。
- 02支持折线图、柱状图、散点图、热力图等图表，以及图像、音频、视频等媒体数据。
- 03记录英伟达、AMD、昇腾等多种加速卡的硬件与系统指标。
- 04与 30 多种训练框架和库集成。
- 05支持团队项目协作、实验表格对比和分享链接。
- 06可通过 Docker 或 Kubernetes 自托管，也可以运行离线看板。
适用场景
- 微调大语言模型时跟踪损失和准确率曲线。
- 团队内对比不同超参数的实验，选出最佳配置。
- 在集群上进行长时间训练时监控 GPU 或 NPU 的使用情况。
- 在内网中部署私有实验看板，供无法联网的团队使用。
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常见问题
- SwanLab 是什么？
- 开源的 AI 训练跟踪与可视化平台，记录指标、超参数与硬件状态，支持云端或私有化部署。 SwanLab 是一个用于跟踪和可视化机器学习训练实验的平台。开发者只需在训练代码中加入几行 Python，即可记录标量指标、超参数、日志，以及 CPU、内存和加速卡等系统信息。结果会显示在网页仪表盘中，可以绘制图表、用表格对比实验，并通过持久链接分享。
- SwanLab 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- SwanLab 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- SwanLab 还在维护吗？
- 活跃维护中。SwanLab 最近一次提交是在 2026年10月20日。
- SwanLab 适合用来做什么？
- 微调大语言模型时跟踪损失和准确率曲线。 团队内对比不同超参数的实验，选出最佳配置。 在集群上进行长时间训练时监控 GPU 或 NPU 的使用情况。 在内网中部署私有实验看板，供无法联网的团队使用。
- 在哪里获取 SwanLab？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/SwanHubX/SwanLab
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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