fine-tuning

Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3、Gemma 4、DeepSeek-V4、FLUXなどを含むLLMおよび拡散モデルを実行・学習するためのローカルUI。

100以上のLLMおよびVLMの統一的効率的なファインチューニング (ACL 2024)

LlamaIndexは主要なドキュメントエージェントおよびOCRプラットフォームである

推論、学習、デプロイのフルスタック機能を備えた多言語大規模音声生成モデル

🤗 PEFT: 最先端のParameter-Efficient Fine-Tuning。

LLMのファインチューニング、RAG、Eval用のデータセットを作成するための強力なツール。

DeepSeekやLlamaなどのオープンソースLLMを、クラウド上でOpenAI互換のAPIエンドポイントとして実行できます。

axolotlの質問に進みましょう

カスタムLLM、ニューラルネットワーク、その他のAIモデルを構築するためのローコードフレームワーク

Qwen、Gemma、または任意のオープンウェイトLLMを簡単にファインチューニング、評価、デプロイ可能！

Low-rank adaptation を使用して拡散モデルを迅速にファインチューニングする。

動的で回復力のあるAIオーケストレーション。AIワークフローを構築する際に、データ、モデル、コンピューティングを調整します。

H2O LLM Studio - LLMのファインチューニングのためのフレームワークおよびノーコードGUI。ドキュメント: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/

AIシステムの構築、評価、最適化。evals、RAG、エージェント、ファインチューニング、合成データ生成、データセット管理、MCPなどを含む。

1つのYAMLファイルからLLMをファインチューニング。レイヤーストリーミングにより、4 GBのラップトップGPUで8Bモデルを学習可能。

『大语言模型』著者：赵鑫、李军毅、周昆、唐天一、文继荣

数千のファインチューニングされたLLMに対応するマルチLoRA推論サーバー。

🔥🔥PaddlePaddle と PyTorch による高性能顔認識ライブラリ🔥🔥

OpenDeepWiki は DeepWiki プロジェクトのオープンソース版であり、強力なナレッジ管理およびコラボレーションプラットフォームの提供を目的としています。C# と TypeScript を主に使用して開発されており、モジュール設計をサポートし、拡張やカスタマイズが容易です。

🦞 エージェントに話しかけるだけで、学習して進化します 🧬

フィンガープリンティングによるOML 1.0: オープンで収益化可能かつ忠実なAI

OneTrainerは、Diffusionのトレーニングニーズに対応するワンストップソリューションです。

PyTorchベースのオープンソース事前学習モデルフレームワークおよびモデルのコレクション

LLM、エージェント、RAG、ファインチューニング、LLMOps、AIシステム技術を活用して「セカンドブレイン」AIアシスタントの構築を学ぶ。

peftを使用したLLMのファインチューニング

AIエンジニアの面接対策チートシート – 質問と回答

画像・動画・音声の拡散モデルに向けた汎用ファインチューニングキット

マルチモーダルモデル（PaliGemma 2、Florence-2、Qwen2.5-VL）のファインチューニングプロセスを効率化する

独自の LLM の構築、パーソナライズ、制御。データの前処理からファインチューニングまで、xTuring はオープンソース LLM をパーソナライズする簡単な方法を提供します。Discord コミュニティに参加してください: https://discord.gg/TgHXuSJEk6

Rust による ONNX モデルの高速な ML 推論およびトレーニング