lora

Ajuste fino eficiente e unificado de mais de 100 LLMs e VLMs (ACL 2024)

🧑‍🏫 Mais de 60 implementações/tutoriais de artigos de deep learning com anotações lado a lado 📝; incluindo transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), otimizadores (adam, adabelief, sophia, ...), GANs (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 aprendizado por reforço (ppo, dqn), capsnet, destilação, ... 🧠

Inferência do AirLLM 70B com uma única GPU de 4GB

“Guia de Uso de Grandes Modelos de Código Aberto”, um tutorial projetado sob medida para usuários chineses para ajuste fino rápido (parâmetros completos/Lora) e implantação de grandes modelos de linguagem (LLM) / modelos de linguagem multimodais (MLLM) de código aberto nacionais e internacionais baseados em ambiente Linux.

🤗 PEFT: Fine-Tuning eficiente em parâmetros de última geração.

Modelos de linguagem LLaMA & Alpaca para chinês + treinamento e implantação local em CPU/GPU

stable diffusion webui colab

Use PEFT ou Full-parameter para CPT/SFT/DPO/GRPO em mais de 600 LLMs (Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) e mais de 300 MLLMs (Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...) (AAAI 2025).

Código para loralib, uma implementação de "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models"

Agent Reinforcement Trainer: treine agentes de múltiplas etapas para tarefas do mundo real usando GRPO. Dê aos seus agentes treinamento prático. Aprendizado por reforço para Qwen3.6, GPT-OSS, Llama e muito mais!

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine (grande modelo de linguagem de diálogo chinês de código aberto)

O firmware oficial para Meshtastic, um sistema de comunicação mesh de código aberto e fora da rede.

Uso de Low-rank adaptation para realizar o ajuste fino rápido de modelos de difusão.

A pilha de rede baseada em criptografia para construir redes imparáveis com LoRa, Packet Radio, WiFi e tudo o que estiver entre eles.

Firefly: Ferramenta de treinamento de grandes modelos, com suporte para 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 e outros.

SD-Trainer. Scripts de treinamento e GUI para LoRA e Dreambooth usando o trainer do kohya-ss para modelos de difusão.

Link de controle de rádio de alto desempenho e código aberto

O ambiente de pesquisa de código aberto para pesquisadores de IA treinarem, avaliarem e escalarem modelos perfeitamente, desde hardware local até clusters de GPU.

Ajuste fino de LLMs a partir de um único YAML. O streaming de camadas treina um modelo de 8B em uma GPU de laptop de 4 GB.

Gateway MQTT para ESP8266 ou ESP32 com suporte a comunicações bidirecionais de 433MHz/315MHz/868MHz, infravermelho, BLE, Bluetooth, detecção de beacons, Mi Flora, Mi Jia, LYWSD02, LYWSD03MMC, Mi Scale, TPMS, termômetro BBQ e LoRa.

[ICLR2025 Spotlight] SVDQuant: Absorvendo outliers por componentes de baixo posto para modelos de difusão de 4 bits

Servidor de inferência Multi-LoRA que escala para milhares de LLMs ajustados

🦞 Apenas fale com seu agente — ele aprende e EVOLUI 🧬.

Gere, anime e agende seus personagens de IA 🤖

OneTrainer é uma solução completa para todas as suas necessidades de treinamento de difusão.

Fine-tuning de LLM com peft

Uma biblioteca unificada para Transfer Learning eficiente em parâmetros e modular

PJON (Padded Jittering Operative Network) é um protocolo de rede experimental, compatível com Arduino, multi-mestre e multi-mídia.

Código e documentos do LongLoRA e LongAlpaca (ICLR 2024 Oral)

Construa, personalize e controle seus próprios LLMs. Do pré-processamento de dados ao fine-tuning, o xTuring oferece uma maneira fácil de personalizar LLMs de código aberto.