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SwanLab私有化部署版面向所有个人用户免费开放，部署方案基于Docker Compose，能非常轻松地部署在 Windows/MacOS/Linux 机器上，希望能成为各位训练师的独门炼丹利器。

下面我们会介绍一下如何安装私有化部署版。

1. SwanLab介绍

SwanLab 是一个开源、现代化设计的深度学习训练跟踪与可视化工具，常被称为"中国版 Weights & Biases + Tensorboard"。目前SwanLab在Github上已收获 1k+ Star，也借此感谢各位小伙伴的支持。

• 开始使用：https://swanlab.cn
• Github：https://github.com/swanhubx/swanlab

SwanLab同时支持云端和离线使用，并适配了从PyTorch、Transformers、Lightning再到LLaMA Factory、veRL等30多种主流AI训练框架，Python API设计也简洁易上手，能轻松嵌入你的训练代码。

面向人工智能研究者，SwanLab设计了友好的Python API 和漂亮的UI界面，并提供训练可视化、自动日志记录、超参数记录、实验版本管理与对比、多人协同等功能。在SwanLab上，研究者能基于直观的可视化图表发现训练问题，对比多个实验找到研究灵感，并通过在线网页的分享与基于组织的多人协同训练，打破团队沟通的壁垒，提高组织训练效率。

SwanLab支持移动端使用，让你在手机上也能实时看到训练进展。同时，SwanLab也是目前唯一支持晟腾NPU等国产卡硬件监控的训练工具。

以下是SwanLab的一些核心特性：

1. 📊 ​实验指标与超参数跟踪: 极简的代码嵌入您的机器学习 pipeline，跟踪记录训练关键指标

   • 支持云端使用（类似Weights & Biases），随时随地查看训练进展。
   • 支持超参数记录与表格展示
   • 支持的元数据类型：标量指标、图像、音频、文本、…
   • 支持的图表类型：折线图、媒体图（图像、音频、文本）、…
   • 后台自动记录：日志logging、硬件环境、Git 仓库、Python 环境、Python 库列表、项目运行目录

2. ⚡️ ​全面的框架集成: PyTorch、 🤗HuggingFace Transformers、⚡️PyTorch Lightning、 🦙LLaMA Factory、MS-Swift、MMDetection、Ultralytics、PaddleDetetion、LightGBM、XGBoost、Keras、Tensorboard、Weights&Biases、OpenAI、XTuner、Stable Baseline3、Hydra 在内的 30+ 框架

3. 💻 ​硬件监控: 支持实时记录与监控CPU、NPU（昇腾Ascend）、GPU（英伟达Nvidia）、内存的系统级硬件指标

4. 📦 ​实验管理: 通过专为训练场景设计的集中式仪表板，通过整体视图速览全局，快速管理多个项目与实验

5. 🆚 ​比较结果: 通过在线表格与对比图表比较不同实验的超参数和结果，挖掘迭代灵感

6. 👥 ​在线协作: 您可以与团队进行协作式训练，支持将实验实时同步在一个项目下，您可以在线查看团队的训练记录，基于结果发表看法与建议

7. ✉️ ​分享结果: 复制和发送持久的 URL 来共享每个实验，方便地发送给伙伴，或嵌入到在线笔记中。同时支持邮件、飞书、企业微信、钉钉等消息通知。

8. 💻 ​支持自托管: 支持离线环境使用，自托管的社区版同样可以查看仪表盘与管理实验

2. 私有化部署流程

• 安装指南：https://docs.swanlab.cn/guide_cloud/self_host/docker-deploy.html
• 获取License：在swanlab.cn的「设置」-「账户与许可证」，获取免费License

3. 安装先决条件

在安装 SwanLab 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：

• CPU >= 2核
• 内存 >= 4GB
• 存储空间 >= 20GB

SwanLab 私有化部署版，需要使用 Docker Compose 进行安装与部署，请根据你的操作系统，对表下面的表格选择正确的Docker及compose版本。

如果你已经安装了Docker，请跳过这一步。

4. 开始安装

1. 克隆仓库

使用Git克隆 self-hosted 仓库：

git clone https://github.com/SwanHubX/self-hosted.git
cd self-hosted

2. 一键脚本安装

如果你是Windows系统，请开启WSL2进行安装

默认的安装脚本在 docker/install.sh ，直接执行即可一键安装所有需要的容器以及执行初始化配置。

cd ./docker
./install.sh

默认脚本链接的镜像源在中国，所以中国地区的下载速度非常快！

如果你需要使用 DockerHub 作为镜像源，则可以使用下面的脚本进行安装：

./install-dockerhub.sh

5. 激活主账号

SwanLab社区版默认会使用8000端口，如果你使用的是默认配置，那么可以直接访问： http://localhost:8000 ，就可以访问到SwanLab社区版。

也有可能社区版部署在了其他端口，请打开 Docker Desktop，找到traefik容器旁边的port映射，比如64703:80，那么你应该访问http://localhost:64703。

现在，你需要激活你的主账号。激活需要1个License，个人使用可以免费在SwanLab官网申请一个，位置在 「设置」-「账户与许可证」。

拿到License后，回到激活页面，填写用户名、密码、确认密码和License，点击激活即可完成创建。

6. 开始你的第一个实验

在Python SDK完成登录：

swanlab login --host <IP地址>

如果你之前登录过swanlab，想要重新登录，请使用：

swanlab login --host <IP地址> --relogin

按回车，填写API Key，完成登录。之后你的SwanLab实验将会默认传到私有化部署的SwanLab上。

测试脚本：

import swanlab
import random# 创建一个SwanLab项目
swanlab.init(# 设置项目名project="my-awesome-project",# 设置超参数config={"learning_rate": 0.02,"architecture": "CNN","dataset": "CIFAR-100","epochs": 10}
)# 模拟一次训练
epochs = 10
offset = random.random() / 5
for epoch in range(2, epochs):acc = 1 - 2 ** -epoch - random.random() / epoch - offsetloss = 2 ** -epoch + random.random() / epoch + offset# 记录训练指标swanlab.log({"acc": acc, "loss": loss})# [可选] 完成训练，这在notebook环境中是必要的
swanlab.finish()

运行后在网页查看实验：

至此，你就完成了私有化部署的全流程！

• 开始使用：https://swanlab.cn
• Github：https://github.com/swanhubx/swanlab
• 官方文档：https://docs.swanlab.cn