一、预训练框架

1. 大规模分布式训练框架

框架名称	核心能力	GitHub地址
Megatron-LM	3D并行训练、FlashAttention支持、Transformer架构优化（NVIDIA生态）	NVIDIA/Megatron-LM
DeepSpeed	ZeRO优化系列、3D并行、RLHF全流程支持（微软生态）	microsoft/DeepSpeed
ColossalAI	多维并行、Gemini内存管理、自动并行策略（国产最优方案）	hpcaitech/ColossalAI
BMTrain	中文模型优化、ZeRO实现、显存优化（OpenBMB生态）	OpenBMB/BMTrain
Alpa	自动并行训练、JAX/TPU原生支持（学术研究友好）	alpa-projects/alpa
FastMoE	MoE架构专用、动态路由优化（混合专家模型首选）	laekov/fastmoe

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2. 通用训练框架

框架名称	核心能力	GitHub地址
Fairseq	序列模型优化、多任务支持（Meta官方框架）	facebookresearch/fairseq
PaddlePaddle	全栈支持、产业级优化（百度飞桨生态）	PaddlePaddle/Paddle
MindSpore	端边云协同、自动并行（华为昇腾生态）	mindspore-ai/mindspore
OneFlow	分布式训练、静态图优化（国产高性能框架）	Oneflow-Inc/oneflow
JAX/Flax	函数式编程、TPU原生优化（Google科研生态）	google/jax

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3. 预训练工具链

工具名称	核心能力	GitHub地址
Transformers	集成数万预训练模型、多模态支持（Hugging Face生态核心）	huggingface/transformers
ModelScope	模型仓库+训练平台（阿里巴巴多模态生态）	modelscope/modelscope
FairScale	分布式训练、显存优化（Meta官方工具）	facebookresearch/fairscale

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二、微调框架

1. 全参数微调框架

框架名称	核心能力	GitHub地址
LitGPT	FSDP支持、量化训练、全流程管理（Lightning AI官方方案）	Lightning-AI/lit-gpt
DeepSpeed-Chat	RLHF全流程优化、混合并行（微软对话模型专用）	microsoft/DeepSpeed-Chat
MosaicML	算法优化、云端训练（商业级SaaS方案）	mosaicml/composer

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2. 参数高效微调（PEFT）

框架名称	核心能力	GitHub地址
PEFT	LoRA/QLoRA/AdaLoRA、Prefix Tuning（Hugging Face官方库）	huggingface/peft
OpenDelta	Delta Tuning、多模态适配器（清华NLP组）	thunlp/OpenDelta
S-LoRA	服务化LoRA、动态批处理（Stanford优化方案）	S-LoRA/S-LoRA

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3. 指令微调框架

框架名称	核心能力	GitHub地址
LLaMA-Factory	多模型支持、RLHF集成（社区最活跃框架）	hiyouga/LLaMA-Factory
Chinese-LLaMA-Alpaca	中文指令优化、词表扩展（中文领域首选）	ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
TRL	RLHF训练、PPO/DPO实现（Hugging Face官方方案）	huggingface/trl

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4. 量化训练框架

框架名称	核心能力	GitHub地址
GPTQ	低比特量化、训练后优化（IST-DASLab方案）	IST-DASLab/gptq
QLoRA	量化LoRA、显存占用优化（华盛顿大学方案）	artidoro/qlora
BitsAndBytes	8bit优化、量化训练（Tim Dettmers主导）	TimDettmers/bitsandbytes

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三、支撑工具链

1. 推理优化框架

框架名称	核心能力	GitHub地址
vLLM	PagedAttention、高吞吐推理（工业级首选）	vllm-project/vllm
TensorRT-LLM	NVIDIA硬件优化、低延迟推理（企业级部署）	NVIDIA/TensorRT-LLM
llama.cpp	CPU推理、GGUF量化（边缘计算首选）	ggerganov/llama.cpp

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2. 评估与基准测试

框架名称	核心能力	GitHub地址
OpenCompass	多维度评估、性能分析（上海AI Lab）	InternLM/opencompass
LM-Evaluation-Harness	标准测试集、跨模型对比（EleutherAI）	EleutherAI/lm-evaluation-harness

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3. 数据处理工具

工具名称	核心能力	GitHub地址
Datasets	数据加载与预处理（Hugging Face生态）	huggingface/datasets
WebDataset	流式处理、超大规模数据支持	webdataset/webdataset

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4. 分布式训练支持

框架名称	核心能力	GitHub地址
Ray	资源调度、分布式计算（UC Berkeley方案）	ray-project/ray
Horovod	多框架支持、易用性优化（Uber开源）	horovod/horovod

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四、选型指南

预训练场景

• 超大规模训练：DeepSpeed（ZeRO优化） + Megatron-LM（模型并行）
• 国产化需求：ColossalAI（多维并行） + PaddlePaddle（产业级支持）
• 学术研究：JAX/Flax（函数式编程） + Fairseq（序列模型优化）

微调场景

• 参数高效：PEFT（LoRA/QLoRA） + OpenDelta（多任务适配）
• 中文优化：Chinese-LLaMA-Alpaca（指令微调） + ChatGLM-Tuning（清华方案）
• 工业级部署：vLLM（高吞吐） + TensorRT-LLM（NVIDIA硬件加速）

工具链补充

• 数据处理：Datasets（标准化） + WebDataset（流式处理）
• 量化压缩：GPTQ（训练后量化） + QLoRA（微调量化）

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本清单覆盖 GitHub Star > 1k 的主流框架，按技术栈和场景分类，持续跟踪最新技术演进。

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