PEFT

ColossalAI

AI GitHub リポジトリ

#65

大規模AIモデルをより手頃で迅速かつアクセスしやすくすることを目的としたプロジェクトです。AIモデルのトレーニングとデプロイメントを最適化するためのツールとフレームワークを提供し、効率性とスケーラビリティに焦点を当てています。ColossalAIは、大規模AIモデルをより手頃で迅速かつアクセスしやすくすることを目的としたプロジェクトです。AIモデルのトレーニングとデプロイメントを最適化するためのツールとフレームワークを提供し、効率性とスケーラビリティに焦点を当てています。

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。

ms-swift

AI GitHub リポジトリ

600以上の大規模言語モデル（LLM）および300以上のマルチモーダル言語モデル（MLLM）に対してPEFTまたはフルパラメータチューニングを使用するためのGitHubリポジトリです。Qwen3.8、DeepSeek-V4、GLM-5.1などのモデルをサポートし、AIモデルのトレーニングとデプロイメントに柔軟性を提供します。ms-swiftは、600以上の大規模言語モデル（LLM）および300以上のマルチモーダル言語モデル（MLLM）に対してPEFTまたはフルパラメータチューニングを使用するためのGitHubリポジトリです。Qwen3.8、DeepSeek-V4、GLM-5.1などのモデルをサポートし、AIモデルのトレーニングとデプロイメントに柔軟性を提供します。

OpenAI Evals フレームワーク

AI GitHub リポジトリ

大規模言語モデル（LLM）およびLLMシステムを評価するために設計されたフレームワークです。AIモデルの性能と能力を評価するためのベンチマークのオープンソースレジストリとして機能します。OpenAI Evalsは、大規模言語モデル（LLM）およびLLMシステムを評価するために設計されたフレームワークです。AIモデルの性能と能力を評価するためのベンチマークのオープンソースレジストリとして機能します。

Auto-ViML

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1行のコードで複数の機械学習モデルを構築するプロセスを自動化するために設計されたツールです。Ram Seshadriによって作成され、コラボレーションを歓迎し、リクエストに応じて許可を提供します。Auto-ViMLは、1行のコードで複数の機械学習モデルを構築するプロセスを自動化するために設計されたツールです。Ram Seshadriによって作成され、コラボレーションを歓迎し、リクエストに応じて許可を提供します。

Petals

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#102

ユーザーがBitTorrentスタイルのアプローチを使用して自宅で大規模言語モデル（LLM）を実行できるオープンソースプロジェクトです。従来のオフロード手法と比較して、より迅速なファインチューニングと推論を提供します。Petalsは、ユーザーがBitTorrentスタイルのアプローチを使用して自宅で大規模言語モデル（LLM）を実行できるオープンソースプロジェクトです。従来のオフロード手法と比較して、より迅速なファインチューニングと推論を提供します。

Cactus Compute

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#21

モバイルデバイス、ウェアラブル、スマートホームシステム、ロボット向けの量子化、カーネル、ランタイム、推論エンジンに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。さまざまなプラットフォームでのAIパフォーマンスの最適化を目指しています。Cactus Computeは、モバイルデバイス、ウェアラブル、スマートホームシステム、ロボット向けの量子化、カーネル、ランタイム、推論エンジンに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。さまざまなプラットフォームでのAIパフォーマンスの最適化を目指しています。

AirLLM

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#234

1つの4GB GPUを使用して70億パラメータの推論を可能にするGitHubプロジェクトです。限られたハードウェア上で大規模言語モデルのパフォーマンスを最適化するように設計されており、高度なAI機能をよりアクセスしやすくします。AirLLMは、1つの4GB GPUを使用して70億パラメータの推論を可能にするGitHubプロジェクトです。限られたハードウェア上で大規模言語モデルのパフォーマンスを最適化するように設計されており、高度なAI機能をよりアクセスしやすくします。