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torchtune

PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

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。

LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架,展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计,支持多种并行化技术,包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性,为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调
GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目
LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口,让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调,内置推理功能和一键启动的交互式 UI,简化模型展示和共享。此外,LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区,探索和讨论最新的开源模型调优技术。
xtuner - 全面的模型微调解决方案,支持LLM和VLM的高效训练
DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目
XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包,支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型,并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed,支持多种优化技术,并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中,适应多种应用场景。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
SimpleTuner - AI模型训练优化脚本集 SimpleTuner
AI模型GithubSimpleTuner开源项目机器学习深度学习训练优化
SimpleTuner是一个开源的AI模型训练优化脚本集。它以简单易用为设计理念,支持多GPU训练、方面比例分桶等功能。适用于Flux、PixArt Sigma和Stable Diffusion等多种AI模型的训练。项目提供详细教程和快速入门指南,适合各级用户。作为开源平台,SimpleTuner鼓励学术交流和代码贡献。
LLM-Finetuning-Toolkit - 配置化CLI工具,用于LLM微调和实验管理
CLI工具GithubLLM Finetuning ToolkitLLM微调实验开源项目配置文件
该工具通过yaml配置文件进行管理,支持LLM微调的各个方面,包括提示词、模型、优化策略和测试。用户可以通过pipx或pip安装,并按照提供的指南进行使用,涵盖基础到高级的使用场景。实验结果会被自动记录和保存。工具的模块化设计允许进一步扩展和定制。
LLaMA-LoRA-Tuner - 使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型
GithubGoogle ColabHugging FaceLLaMA-LoRA TunerSkyPilot开源项目模型微调
LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持,简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示,支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持,新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。
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