用 LoRA、Adapter 等少量参数微调大模型和扩散模型，大幅降低显存与训练成本，是 Hugging Face 生态里做参数高效微调的标准库。

本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。

用一份 YAML 配置就能微调大模型，靠分层流式加载让 8B 模型在 4GB 显存的笔记本 GPU 上跑起来，省去手写训练脚本和显存焦虑。