lora

Fine-tuning efficace et unifié de plus de 100 LLM et VLM (ACL 2024).

Plus de 60 implémentations/tutoriels d'articles de deep learning avec des notes côte à côte ; incluant les transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), les optimiseurs (adam, adabelief, sophia, ...), les GANs (cyclegan, stylegan2, ...), l'apprentissage par renforcement (ppo, dqn), capsnet, distillation, ...

Inférence AirLLM 70B avec un seul GPU de 4 Go

Guide pratique des grands modèles open source : tutoriels sur le fine-tuning rapide (full-parameter/LoRA) et le déploiement de LLM et MLLM open source locaux et internationaux sous environnement Linux.

🤗 PEFT : Fine-tuning efficace en paramètres à la pointe de la technologie.

Modèles de langage chinois LLaMA & Alpaca avec entraînement et déploiement local sur CPU/GPU.

stable diffusion webui colab

Utilisez PEFT ou le paramétrage complet pour CPT/SFT/DPO/GRPO sur plus de 600 LLM et 300 MLLM (AAAI 2025).

Code pour loralib, une implémentation de "LoRA : Low-Rank Adaptation of Large Language Models".

Agent Reinforcement Trainer : entraînez des agents multi-étapes pour des tâches réelles via GRPO. Offrez une formation en cours d'emploi à vos agents. Apprentissage par renforcement pour Qwen3.6, GPT-OSS, Llama et plus encore.

BELLE : Moteur de modèle de langage étendu pour tous (grand modèle de dialogue chinois open source)

Le firmware officiel de Meshtastic, un système de communication mesh hors réseau open-source.

Utilisation de l'adaptation de bas rang (LoRA) pour affiner rapidement les modèles de diffusion.

Pile réseau basée sur la cryptographie pour construire des réseaux inarrêtables avec LoRa, Packet Radio, WiFi et tout ce qui se trouve entre les deux.

Firefly : outil d'entraînement pour grands modèles de langage, prenant en charge Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llama2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom, et bien d'autres.

SD-Trainer. Scripts d'entraînement LoRA & Dreambooth et interface graphique utilisant le trainer de kohya-ss pour les modèles de diffusion.

Lien de radiocommande open source haute performance

Environnement de recherche open source permettant aux chercheurs en IA d'entraîner, d'évaluer et de mettre à l'échelle des modèles de manière transparente, du matériel local aux clusters GPU.

Fine-tuning de LLM à partir d'un seul fichier YAML. Le streaming de couches permet d'entraîner un modèle 8B sur un GPU d'ordinateur portable de 4 Go.

Passerelle MQTT pour ESP8266 ou ESP32 avec compatibilité bidirectionnelle 433mhz/315mhz/868mhz, communications infrarouges, BLE, Bluetooth, détection de balises, Mi Flora, Mi Jia, LYWSD02, LYWSD03MMC, Mi Scale, TPMS, thermomètre BBQ et LoRa.

[ICLR2025 Spotlight] SVDQuant : absorption des valeurs aberrantes par des composants de bas rang pour les modèles de diffusion 4 bits.

Serveur d'inférence Multi-LoRA capable de monter en charge jusqu'à des milliers de LLM affinés.

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Fine-tuning de LLM avec peft

Bibliothèque unifiée pour l'apprentissage par transfert modulaire et efficace en paramètres

PJON (Padded Jittering Operative Network) est un protocole réseau expérimental multi-maître et multi-média compatible avec Arduino.

Code et documents de LongLoRA et LongAlpaca (ICLR 2024 Oral)

Construisez, personnalisez et contrôlez vos propres LLM. Du prétraitement des données au fine-tuning, xTuring offre un moyen simple de personnaliser des LLM open source.