sft

PEFT 또는 풀 파라미터를 사용하여 600개 이상의 LLM(Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) 및 300개 이상의 MLLM(Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...)을 학습/미세조정(CPT/SFT/DPO/GRPO)하는 툴킷 (AAAI 2025).

BISHENG은 차세대 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위한 오픈소스 LLM 데브옵스 플랫폼입니다. GenAI 워크플로, RAG, 에이전트, 통합 모델 관리, 평가, SFT, 데이터셋 관리, 엔터프라이즈급 시스템 관리, 관측 가능성 등 강력하고 포괄적인 기능을 제공합니다.

Qwen, Gemma 또는 모든 오픈 웨이트 LLM을 손쉽게 파인튜닝, 평가 및 배포하세요!

https://adongwanai.github.io/AgentGuide | AI Agent 개발 가이드 | LangGraph 실전 | 고급 RAG | 대규모 언어 모델 전환 | LLM 면접 | 알고리즘 엔지니어 | 면접 문제 은행 | 강화 학습 | 데이터 합성

단일 YAML로 LLM 파인튜닝. 레이어 스트리밍을 통해 4GB 노트북 GPU에서 8B 모델 학습 가능

🚀 기초 RL 개념부터 LLM 정렬, RLVR, 고급 Agentic 시스템까지의 간극을 메우는 오픈소스 실습 커리큘럼

간단하고 고성능이며 확장 가능한 Jax LLM!

chatglm 6b 파인튜닝 및 alpaca 파인튜닝

🎓 체계적인 LLM 구축 코스｜🛠️ 사전 학습 데이터 엔지니어링, Tokenizer, Transformer, MoE, GPU 프로그래밍 (CUDA/Triton), 분산 학습, Scaling Laws, 추론 최적화 및 정렬 (SFT/RLHF/GRPO) 포함｜🚀 6개의 점진적 과제 + 코드 기반, LLM 풀스택 인지 체계 구축

GraphGen: 지식 기반 합성 데이터 생성을 통한 LLM의 지도 미세 조정 향상

빛의 속도로 진행하는 학습/파인튜닝

DeepSeek-V3/R1 671B의 전체 매개변수 미세조정(Full Parameter Fine-tuning)을 위한 오픈소스 솔루션으로, 훈련부터 추론까지의 전체 코드와 스크립트, 그리고 실무에서 얻은 경험과 결론을 포함합니다.

Character-LLM: 역할극을 위한 학습 가능한 에이전트 코드 및 데이터셋

Tensorflow를 사용하여 텍스트 전처리부터 Topic Models, BERT, GPT, LLM과 같은 최신 모델의 다운스트림 태스크까지 정리한 Deep Learning NLP 저장소입니다.

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