pykoi-rlhf-finetuned-transformers

利用RLHF优化大型语言模型的Python库

pykoi 开源库 RLHF RAG 模型比较 Github 开源项目

pykoi是一个开源的Python库，利用RLHF优化大型语言模型（LLM）。它提供统一界面，包含RLHF/RLAIF数据和反馈收集、强化学习微调及模型比较等功能，支持用户存储聊天记录并进行性能对比。此外，pykoi还支持快速实现上下文感知对话生成，并确保数据隐私和安全，适用于CPU和GPU等多种计算资源。

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介绍相关项目

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

sae - 高效训练语言模型k稀疏自编码器的开源库

这是一个用于训练语言模型k稀疏自编码器(SAE)的开源库。它使用TopK激活函数实现激活稀疏，可扩展至大型模型和数据集，无需额外存储。该库支持加载HuggingFace Hub预训练SAE，提供命令行和编程接口，允许自定义hookpoint训练任意子模块。支持分布式训练，适用于大规模语言模型。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型

GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目

Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。

RWKV-LM - 高性能并行化RNN，探索和应用RWKV模型

GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能

RWKV是一个高性能的并行化RNN，具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度，不依赖于传统的注意力机制，而是通过隐藏状态进行计算，优化了VRAM的使用，并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架，支持奖励函数与高效并行

GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目

一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练，兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型，可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法，提供详细文档和丰富示例，支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景，通过高效并行技术提升训练效率。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

pyllms - 多模型连接和性能评估的Python语言模型库

APIGithubPyLLMsPython库开源项目模型评估语言模型

PyLLMs是一个用于连接多种语言模型的Python库。它提供标准化响应元数据、多模型同时调用和性能基准测试功能。该库支持异步和流式处理，并可通过简单代码实现LLM连接。PyLLMs适用于自然语言处理和AI应用开发，为开发者提供了便捷的语言模型访问方式。

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