文章目录
- 1 微调框架
- 1.1 LLaMA-Factory
- 1.1.1 模块化设计(简化微调与推理流程)
- 1.1.2 多硬件支持(适应不同环境需求)
- 1.1.3 量化技术(降低内存占用提升推理速度)
- 1.2 Unsloth
- 1.2.1 加速微调(大幅提升微调速度)
- 1.2.2 降低内存使用(突破资源限制)
- 1.2.3 广泛的模型支持(兼容多种主流LLM)
- 1.3 Hugging Face Transformers
- 1.3.1 丰富的模型库(数万个预训练模型)
- 1.3.2 社区支持(活跃的开源社区助力成长)
- 1.3.3 易于使用(简单快捷的API和工具)
- 1.4 选择建议
- 2 基本概念区别
- 3 参考附录
1 微调框架
在当今蓬勃发展的人工智能时代，大模型微调犹如一把神奇的钥匙，能够开启模型性能提升的大门，使其更好地适应各种特定任务。
然而，面对市场上琳琅满目的微调工具，如何从中挑选出最契合自身需求的平台，着实成为了一项颇具挑战性的难题。
下面深入对比分析LLaMA-Factory、Unsloth 和 Hugging Face Transformers这三个主流的微调框架。
1.1 LLaMA-Factory
模块化与易用性的完美融合
LLaMA-Factory的GitHub地址
LLaMA-Factory 作为一个开源的微调框架，在人工智能领域中展现出了独特的魅力。它支持多种流行的语言模型，如 LLaMA、BLOOM、Mistral 等，为用户提供了丰富的选择。
1.1.1 模块化设计(简化微调与推理流程)
LLaMA-Factory的架构设计独具匠心，将大语言模型的微调和推理过程进行了全面优化。<
