Die Feinabstimmung von LLMs ist dank Open-Supply-Instruments viel einfacher geworden. Sie müssen nicht mehr den gesamten Trainingsstapel von Grund auf neu aufbauen. Ganz gleich, ob Sie Low-VRAM-Coaching, LoRA, QLoRA, RLHF, DPO, Multi-GPU-Skalierung oder eine einfache Benutzeroberfläche wünschen, es gibt wahrscheinlich eine Bibliothek, die zu Ihrem Workflow passt.
Hier sind die beste Open-Supply-Bibliotheken Wissenswertes für die Feinabstimmung von LLMs vor Ort. Von höheren Geschwindigkeiten bis hin zu reduzierter Belastung haben sie alle etwas zu bieten.
1. Unfault
Unsloth ist für eine schnelle und speichereffiziente LLM-Feinabstimmung konzipiert. Dies ist nützlich, wenn Sie Modelle lokal, auf Colab, Kaggle oder auf Shopper-GPUs trainieren möchten. Das Projekt gibt an, Hunderte von Modellen schneller trainieren und ausführen zu können und dabei weniger VRAM zu verbrauchen.
Am besten für: Schnelle lokale Feinabstimmung, Low-VRAM-Setups, Hugging-Face-Modelle und schnelle Experimente.
Repository: github.com/unslothai/unsloth
2. LLaMA-Fabrik
LLaMA-Manufacturing facility ist ein Feinabstimmungs-Framework mit CLI- und Net-UI-Unterstützung. Es ist einsteigerfreundlich, aber dennoch leistungsstark genug für ernsthafte Experimente in vielen Modellfamilien. Kommt direkt vom L
Am besten für: UI-basierte Feinabstimmung, schnelle Experimente und Unterstützung mehrerer Modelle.
Repository: github.com/hiyouga/LLaMA-Manufacturing facility
3. DeepSpeed
DeepSpeed ist eine Microsoft-Bibliothek für umfangreiches Coaching und Inferenzoptimierung. Es trägt dazu bei, den Speicherdruck zu reduzieren und die Geschwindigkeit beim Coaching großer Modelle zu verbessern, insbesondere bei verteilten GPU-Setups.
Am besten für: Große Modelle, Multi-GPU-Coaching, verteilte Feinabstimmung und Speicheroptimierung.
Repository: github.com/microsoft/DeepSpeed
4. PEFT
PEFT steht für Parameter-Environment friendly Positive-Tuning. Sie können damit große vorab trainierte Modelle anpassen, indem Sie statt des vollständigen Modells nur eine kleine Anzahl von Parametern trainieren. Es unterstützt Methoden wie LoRA, Adapter, Immediate-Tuning und Präfix-Tuning.
Am besten für: LoRA, Adapter, Präfix-Tuning, kostengünstiges Coaching und effiziente Modellanpassung.
Repository: github.com/huggingface/peft
5. Axolotl
Axolotl ist ein flexibles Feinabstimmungs-Framework für Benutzer, die mehr Kontrolle über den Trainingsprozess wünschen. Es unterstützt erweiterte LLM-Feinabstimmungsworkflows und ist beliebt für LoRA, QLoRA, benutzerdefinierte Datensätze und wiederholbare Trainingskonfigurationen.
Am besten für: Benutzerdefinierte Trainingspipelines, LoRA/QLoRA, Multi-GPU-Coaching und reproduzierbare Konfigurationen.
Repository: github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl
6. TRL
TRL (Transformer Reinforcement Studying) ist die Bibliothek von Hugging Face für Nachtraining und Ausrichtung. Es unterstützt überwachte Feinabstimmung, DPO, GRPO, Belohnungsmodellierung und andere Methoden zur Präferenzoptimierung.
Am besten für: Workflows im RLHF-Stil, DPO, PPO, GRPO, SFT und Ausrichtung.
Repository: github.com/huggingface/trl
7. Fackelmelodie
Torchtune ist eine PyTorch-native Bibliothek für die Nachschulung und Feinabstimmung von LLMs. Es bietet modulare Bausteine und Trainingsrezepte, die auf GPUs für Endverbraucher und Profis funktionieren.
Am besten für: PyTorch-Benutzer, saubere Trainingsrezepte, Anpassung und forschungsfreundliche Feinabstimmung.
Repository: github.com/meta-pytorch/torchtune
8. LitGPT
LitGPT bietet Rezepte zum Vorschulen, Feinabstimmen, Bewerten und Bereitstellen von LLMs. Es konzentriert sich auf einfache, hackbare Implementierungen und unterstützt LoRA, QLoRA, Adapter, Quantisierung und umfangreiche Trainings-Setups.
Am besten für: Entwickler, die lesbaren Code, Implementierungen von Grund auf und praktische Schulungsrezepte wünschen.
Repository: github.com/Lightning-AI/litgpt
9. SCHNELL
SWIFT von der ModelScope-Group ist ein Feinabstimmungs- und Bereitstellungsframework für große Modelle und multimodale Modelle. Es unterstützt Vortraining, Feinabstimmung, menschliche Ausrichtung, Inferenz, Auswertung, Quantisierung und Bereitstellung in vielen Textual content- und multimodalen Modellen.
Am besten für: Feinabstimmung großer Modelle, multimodale Modelle, Workflows, Bewertung und Bereitstellung im Qwen-Stil.
Repository: github.com/modelscope/ms-swift
10. AutoTrain Superior
AutoTrain Superior ist das Open-Supply-Software von Hugging Face zum Trainieren von Modellen anhand benutzerdefinierter Datensätze. Es kann lokal oder auf Cloud-Maschinen ausgeführt werden und funktioniert mit Modellen, die über den Hugging Face Hub verfügbar sind.
Am besten für: No-Code- oder Low-Code-Feinabstimmung, Hugging-Face-Workflows, benutzerdefinierte Datensätze und schnelles Modelltraining.
Repository: github.com/huggingface/autotrain-advanced
Welches sollten Sie verwenden?
Die Feinabstimmung von LLMs vor Ort ist heute einer der Aspekte des Modelltrainings, bei denen am meisten geschlafen wird. Da die Bibliotheken Open Supply sind und ständig aktualisiert werden, bieten sie eine hervorragende Möglichkeit, glaubwürdige KI-Modelle zu erstellen, die den besten Modellen ebenbürtig sind.
Wenn Sie Schwierigkeiten haben, die richtige Bibliothek für Sie zu finden, kann die folgende Rubrik hilfreich sein:
| Bibliothek | Kategorie | Hauptverdienst | Fähigkeitsniveau |
|---|---|---|---|
| Unfault | Geschwindigkeitskönig | 2x schnelleres Coaching und 70 % weniger VRAM-Nutzung, was es perfekt für Shopper-GPUs macht. | Anfänger |
| LLaMA-Fabrik | Benutzerfreundlich | All-in-One-UI- und CLI-Workflow, der eine Vielzahl offener Modelle unterstützt. | Anfänger |
| PEFT | Grundlegend | Der Industriestandard für Parameter-effiziente Feinabstimmung (LoRA, Adapter). | Dazwischenliegend |
| TRL | Ausrichtung | Volle Unterstützung für SFT-, DPO- und GRPO-Logik zur Präferenzoptimierung. | Dazwischenliegend |
| Axolotl | Fortgeschrittene Entwickler | Hochflexible YAML-basierte Konfiguration für komplexe Multi-GPU-Pipelines. | Fortschrittlich |
| DeepSpeed | Skalierbarkeit | Unverzichtbar für verteiltes Coaching und ZeRO-Speicheroptimierung auf großen Clustern. | Fortschrittlich |
| Fackelmelodie | PyTorch Native | Zusammensetzbare, hackbare Trainingsrezepte, die ausschließlich auf PyTorch-Entwurfsmustern basieren. | Dazwischenliegend |
| SCHNELL | Multimodal | Starke Optimierung für Qwen-Modelle und multimodales (Imaginative and prescient-Language) Tuning. | Dazwischenliegend |
| AutoTrain | Kein Code | Verwaltete Low-Code-Lösung für Benutzer, die Ergebnisse erzielen möchten, ohne Trainingsskripte schreiben zu müssen. | Anfänger |
Häufig gestellte Fragen
A. Open-Supply-Bibliotheken vereinfachen die lokale Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) und bieten Instruments für effizientes Coaching mit geringer VRAM-Nutzung, Multi-GPU-Unterstützung und mehr.
A. Mehrere Open-Supply-Bibliotheken ermöglichen die Feinabstimmung von LLMs auf Verbraucher-GPUs, indem sie minimalen VRAM verwenden und die Speichereffizienz für lokale Setups optimieren.
A. Open-Supply-Bibliotheken bieten anpassbare, kostengünstige Lösungen für die LLM-Feinabstimmung, machen eine komplexe Infrastruktur überflüssig und unterstützen eine schnelle, effiziente Schulung.
Ich bin auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gestützter Forschung, technischer Dokumentation und Inhalten im Zusammenhang mit neuen KI-Technologien spezialisiert. Meine Erfahrung umfasst KI-Modelltraining, Datenanalyse und Informationsabruf und ermöglicht es mir, Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch korrekt als auch zugänglich sind.
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