fine-tuning

간단하고 고성능이며 확장 가능한 Jax LLM!

실용 AI 마스터하기, 한 번에 하나의 개념씩

클라우드, Kubernetes 및 베어메탈 환경의 NVIDIA, AMD, TPU, Tenstorrent 전반에서 학습, 추론 및 에이전트 워크로드를 위한 벤더 중립적 오케스트레이션.

Kubernetes 기반 분산 AI 모델 학습 및 LLM 파인튜닝

GenAI 애플리케이션을 위한 자동 프롬프트 엔지니어링 어시스턴트

NVIDIA Nemotron을 위한 개발자 에셋 허브 — Nemotron 모델 구축을 위한 학습 레시피, 사용법 가이드북, 데이터셋, 전체 엔드투엔드 레퍼런스 예제를 제공하는 원스톱 리소스

Text-to-SQL에서 모델 성능을 향상시키기 위한 목적으로 DB-GPT의 모델, 데이터셋, 미세 조정 기법을 포함하는 저장소입니다.

Custom Diffusion: 텍스트-이미지 Diffusion의 멀티 콘셉트 커스텀 (CVPR 2023)

[ICLR 2025] LongWriter: 롱컨텍스트 LLM에서 10,000단어 이상의 생성 기능 잠금 해제

프로덕션 환경을 위한 RAG 기반 LLM 애플리케이션 구축 종합 가이드

초고속 서버리스 GPU 추론, 샌드박스 및 백그라운드 작업

LLM을 위한 확장 가능한 데이터 전처리 및 큐레이션 툴킷

사후 학습 및 구조화된 데이터 추출을 위한 합성 데이터 큐레이션

Adapter와 Prompt를 사용하여 Meta AI의 Segment Anything을 다운스트림 작업에 적용

Qwen-3 및 Stable Diffusion 시리즈를 기반으로 한 DeepSeek Engram 아키텍처 연구

텍스트 작업 설명만을 입력으로 받아 특정 벤치마크 작업에 LLM을 적응시키는 하이퍼네트워크

Self-Play Fine-Tuning (SPIN)의 공식 구현입니다.

EMNLP 2023 논문 코드: "LLM-Adapters: An Adapter Family for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models"

DataDreamer: 프롬프트 입력, 합성 데이터 생성, 모델 학습 및 정렬을 수행합니다.

PyTorch 기반 텐센트 사전 학습 프레임워크 및 사전 학습된 모델 모음

[TPAMI 2023] LibFewShot: 퓨샷 학습을 위한 종합 라이브러리

NLP에서 LLM까지의 알고리즘 풀스택 튜토리얼, 온라인 읽기 주소: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

배경지식이 거의 없는 상태에서 2026년에 LLM 기술을 시작하고 향상시키며 최신 뉴스 및 최신 기술을 파악할 수 있는 완벽한 가이드

벡터 검색 및 LLM을 활용한 멀티모달 AI, RAG, 에이전트 리소스, 예제 및 튜토리얼

단일 파이프라인에서 고품질 합성 데이터 생성, 학습, 측정 및 평가

오픈소스 LLM의 미세 조정(fine-tuning), 제거 연구(ablating) 및 단위 테스트를 위한 툴킷.

"PyTorch와 Hugging Face로 LLM 미세조정하기 핸즈온 가이드" 도서의 공식 저장소

새로운 유형의 AI 빌더를 위한 최첨단 툴킷 Magick입니다.

AI 생성 연구자를 위한 diffusers 프레임워크 내 LoRA(Low-Rank Adaptation) 사용법을 가장 쉽게 설명한 튜토리얼