lora

Ajuste fino eficiente y unificado de más de 100 LLMs y VLMs (ACL 2024)

🧑‍🏫 Más de 60 implementaciones y tutoriales de artículos de deep learning con notas explicativas lado a lado 📝; incluye transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizadores (adam, adabelief, sophia, ...), GANs (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 aprendizaje por refuerzo (ppo, dqn), capsnet, destilación, ... 🧠

Inferencia de AirLLM 70B con una sola GPU de 4GB

Guía de uso de modelos de código abierto a gran escala, adaptada para entornos Linux para un ajuste fino rápido (parámetro completo/LoRA) y despliegue de LLMs y MLLMs nacionales y extranjeros.

🤗 PEFT: Ajuste fino eficiente en parámetros de última generación.

Modelos de lenguaje grande Chinese LLaMA y Alpaca + despliegue de entrenamiento local en CPU/GPU (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)

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Usa PEFT o parámetros completos para CPT/SFT/DPO/GRPO en más de 600 LLMs (Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) y más de 300 MLLMs (Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...) (AAAI 2025).

Código para loralib, una implementación de "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models"

Agent Reinforcement Trainer: entrena agentes multipaso para tareas del mundo real utilizando GRPO. Dale a tus agentes entrenamiento práctico. ¡Aprendizaje por refuerzo para Qwen3.6, GPT-OSS, Llama y más!

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine (Gran modelo de lenguaje conversacional de código abierto en chino)

El firmware oficial para Meshtastic, un sistema de comunicación en malla de código abierto y fuera de la red.

Uso de adaptación de bajo rango (LoRA) para ajustar rápidamente modelos de difusión.

La pila de redes basada en criptografía para construir redes imparables con LoRa, Packet Radio, WiFi y todo lo demás.

Firefly: Herramienta de entrenamiento de LLMs, compatible con el entrenamiento de Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llma2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom y otros modelos grandes

SD-Trainer. Scripts de entrenamiento y GUI para LoRA y Dreambooth basados en el entrenador de kohya-ss para modelos de difusión.

Enlace de control de radio de código abierto de alto rendimiento

El entorno de investigación de código abierto para que los investigadores de IA entrenen, evalúen y escalen modelos sin problemas desde hardware local hasta clústeres de GPU.

Ajusta LLMs desde un solo YAML. El streaming de capas entrena un modelo de 8B en una GPU de laptop de 4 GB.

Pasarela MQTT para ESP8266 o ESP32 con comunicación bidireccional de 433mhz/315mhz/868mhz, infrarrojos, BLE, Bluetooth, detección de beacons, compatibilidad con Mi Flora, Mi Jia, LYWSD02, LYWSD03MMC, Mi Scale, TPMS, termómetro BBQ y LoRa.

[ICLR2025 Spotlight] SVDQuant: Absorción de valores atípicos mediante componentes de bajo rango para modelos de difusión de 4 bits

Servidor de inferencia multi-LoRA que se escala a miles de LLM ajustados

Habla con tu agente: aprende y EVOLUCIONA.

Genera, anima y programa tus personajes de IA 🤖

OneTrainer es una solución integral para todas tus necesidades de entrenamiento de Diffusion.

Finetuning de LLM con PEFT

Una biblioteca unificada para aprendizaje por transferencia eficiente en parámetros y modular

PJON (Padded Jittering Operative Network) es un protocolo de red experimental, compatible con Arduino, multi-maestro y multimedia.

Código y documentos de LongLoRA y LongAlpaca (ICLR 2024 Oral).

Construye, personaliza y controla tus propios LLM. Desde el preprocesamiento de datos hasta el ajuste fino (fine-tuning), xTuring proporciona una forma sencilla de personalizar LLM de código abierto. Únete a nuestra comunidad de Discord: https://discord.gg/TgHXuSJEk6