sft

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).

BISHENG es una plataforma DevOps de LLM abierta para aplicaciones de IA empresarial de próxima generación. Las características potentes e integrales incluyen: flujo de trabajo GenAI, RAG, Agent, gestión unificada de modelos, evaluación, SFT, gestión de conjuntos de datos, gestión de sistemas a nivel empresarial, observabilidad y más.

¡Ajusta, evalúa y despliega fácilmente Qwen, Gemma o cualquier LLM de pesos abiertos!

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

🚀 Un plan de estudios práctico y de código abierto que puentea la brecha desde los conceptos básicos de RL hasta la alineación de LLM, RLVR y sistemas de agentes avanzados.

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Ajuste fino (finetuning) de chatglm 6b y alpaca

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GraphGen: mejora del ajuste fino supervisado para LLMs mediante la generación de datos sintéticos basados en conocimiento

Entrenamiento y ajuste fino a la velocidad de la luz

Solución de código abierto para el ajuste fino de parámetros completos de DeepSeek-V3/R1 671B, que incluye código y scripts completos desde el entrenamiento hasta la inferencia, así como experiencias prácticas y conclusiones.

Código y conjuntos de datos para "Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing".

Repositorio de Deep Learning NLP que utiliza TensorFlow para cubrir desde el preprocesamiento de texto hasta tareas posteriores con modelos modernos como Topic Models, BERT, GPT y LLM.

A high-performance framework for training LLMs, VLMs, diffusion, and embodied models on NVIDIA GPUs and Kunlun XPUs.