根据代码分析，LlamaFactory 支持两种使用 SwanLab 的方式：

方式 1：使用 use_swanlab (推荐)

这是 LlamaFactory 原生支持的方式，配置参数定义在 SwanLabArguments 类中 (src/llamafactory/hparams/finetuning_args.py:404-440):

yaml
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### SwanLab 配置
use_swanlab: true
swanlab_project: run-qwen3vl8b-mmdu-1009
swanlab_mode: cloud  # 或 local
swanlab_api_key: pM7Xvs5OS2EeXPO5gKXfJ  # 建议通过环境变量设置
swanlab_run_name: my_experiment  # 可选：实验名称
swanlab_workspace: my_workspace  # 可选：工作空间
swanlab_logdir: ./swanlab_logs  # 可选：本地日志目录

方式 2：使用 report_to: swanlab

通过 HuggingFace Transformers 集成（需要配合 use_swanlab: true）:

yaml
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report_to: swanlab
use_swanlab: true
swanlab_project: run-qwen3vl8b-mmdu-1009
swanlab_mode: cloud

推荐配置

建议通过环境变量设置 API Key:

bash
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export SWANLAB_API_KEY=pM7Xvs5OS2EeXPO5gKXfJ

YAML 配置示例:

yaml
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### 输出配置
output_dir: saves/qwen3vl-8b/full/sft
report_to: swanlab

### SwanLab 配置
use_swanlab: true
swanlab_project: run-qwen3vl8b-mmdu-1009
swanlab_mode: cloud
# swanlab_run_name: experiment_001  # 可选

安装依赖

需要安装 SwanLab:

bash
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pip install swanlab
# 或
pip install -r examples/requirements/swanlab.txt

飞书通知 (可选)

yaml
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swanlab_lark_webhook_url: https://open.feishu.cn/xxx
swanlab_lark_secret: your_secret