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

trlX Hugging Face NVIDIA NeMo PPO ILQL Github 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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

vram-80 - 优化大型语言模型微调的开源工具

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

vram-80是一个开源项目，旨在优化大型语言模型的微调过程。该工具通过先进的显存管理技术，使得在有限计算资源下也能进行高效的模型微调。vram-80支持LoRA和QLoRA等多种微调方法，并提供简洁的接口，方便研究人员和开发者定制和优化语言模型。这个项目不仅提高了微调效率，还降低了硬件要求，为AI领域的研究和应用提供了有力支持。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

llama-3.1-openhermes-tr - 高效训练和优化的Llama模型应用

GithubHuggingfaceUnslothllamatransformers开源项目模型模型训练

这个开源项目演示了如何利用Unsloth框架和Huggingface的TRL库，加速Llama模型的训练过程。该模型专为文本生成和问答优化，具备高效的执行能力。尤其适用于需快速处理大规模文本数据的场景，如自然语言处理和人工智能开发。通过Python，用户可以简单地加载并使用模型，以实现高效的内容生成。该项目为技术指导和内容创作提供了高效、高质量的解决方案。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具

AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目

TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎，支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术，如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant，以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型，可根据需求进行修改和扩展。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

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。

trulens - 神经网络评估与解释工具，支持大语言模型开发与监控

GithubTruLensTruLens-EvalTruLens-Explain开源项目深度学习神经网络

TruLens 提供开发和监控神经网络的工具，特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用，帮助识别和改进性能；TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性，支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南，帮助开发者高效构建与优化模型应用。

traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习

TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架

GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正

HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。

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