ms-swift

LlamaFactory

AI GitHub リポジトリ

#12

100以上の大規模言語モデル（LLM）および視覚言語モデル（VLM）の統一的かつ効率的なファインチューニングに焦点を当てたGitHubリポジトリです。AI分野の研究者や開発者のためにファインチューニングプロセスを簡素化することを目的としています。LlamaFactoryは、100以上の大規模言語モデル（LLM）および視覚言語モデル（VLM）の統一的かつ効率的なファインチューニングに焦点を当てたGitHubリポジトリです。AI分野の研究者や開発者のためにファインチューニングプロセスを簡素化することを目的としています。

SGLang

AI GitHub リポジトリ

#53

大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けに設計された高性能サービングフレームワークです。AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させる効率的なサービング機能を提供し、AI分野の開発者や研究者に適しています。SGLangは、大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けに設計された高性能サービングフレームワークです。AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させる効率的なサービング機能を提供し、AI分野の開発者や研究者に適しています。

Soup

AI GitHub リポジトリ

スープは、単一のYAMLファイルを使用して大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを可能にするGitHubリポジトリです。レイヤーストリーミングを利用して、4GBのラップトップGPU上で80億パラメータのモデルをトレーニングし、限られたハードウェアでの高度なAIモデルのトレーニングを実現します。

Unsloth

AI GitHub リポジトリ

#39

大規模言語モデル（LLM）および拡散モデルを実行およびトレーニングするために設計されたローカルユーザーインターフェースです。Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3など、さまざまなモデルをサポートし、開発者や研究者にとってアクセスしやすいプラットフォームを提供します。unslothai/unslothは、大規模言語モデル（LLM）および拡散モデルを実行およびトレーニングするために設計されたローカルユーザーインターフェースです。Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3など、さまざまなモデルをサポートし、開発者や研究者にとってアクセスしやすいプラットフォームを提供します。

LMDeploy

AI GitHub リポジトリ

#72

大規模言語モデル（LLM）を圧縮、デプロイ、提供するために設計されたツールキットです。開発者がLLMを効率的に管理し、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを確保するために必要なツールを提供します。LMDeployは、大規模言語モデル（LLM）を圧縮、デプロイ、提供するために設計されたツールキットです。開発者がLLMを効率的に管理し、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを確保するために必要なツールを提供します。

Oumi

AI GitHub リポジトリ

#145

QwenやGemmaのような大規模言語モデルを微調整、評価、展開するために設計されたGitHubプロジェクトです。オープンエージェントLLMおよびVLMをサポートし、監視付き微調整と強化学習のためのツールを提供します。Oumiは、QwenやGemmaのような大規模言語モデルを微調整、評価、展開するために設計されたGitHubプロジェクトです。オープンエージェントLLMおよびVLMをサポートし、監視付き微調整と強化学習のためのツールを提供します。

PEFT

AI GitHub リポジトリ

Hugging Faceによって提供されるパラメータ効率的なファインチューニング技術に特化したGitHubリポジトリです。AIモデルを最適化するための最先端の手法を提供し、さまざまなアプリケーションにおいてより効率的かつ効果的にします。PEFTは、Hugging Faceによって提供されるパラメータ効率的なファインチューニング技術に特化したGitHubリポジトリです。AIモデルを最適化するための最先端の手法を提供し、さまざまなアプリケーションにおいてより効率的かつ効果的にします。

mlc-llm

AI GitHub リポジトリ

機械学習コンパイルを利用してデプロイメントプロセスを効率化するユニバーサルLLMデプロイメントエンジンです。さまざまなプラットフォームで大規模言語モデルをデプロイする際の効率性とスケーラビリティを向上させることを目的としています。mlc-llmは、機械学習コンパイルを利用してデプロイメントプロセスを効率化するユニバーサルLLMデプロイメントエンジンです。さまざまなプラットフォームで大規模言語モデルをデプロイする際の効率性とスケーラビリティを向上させることを目的としています。