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按算法工程工作流分类的开源工具库。数据来自 GitHub 公开 API,收录 6,740 个仓库、129 个细分分类。 带 ✦ 的条目有人工撰写的专家点评。

数据最近同步于 2026/11/11 13:55:05 · 本项目仅做聚合与索引,软件版权归原作者所有

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「QLoRA」找到 12 个结果 · 6ms命中词:qloralora只看有点评
A
axolotl
axolotl-ai-cloud·Python

一站式大模型微调工具,支持 LoRA、QLoRA、全参等多种训练方式,用配置文件就能跑起各种开源模型的微调任务。

微调+4
126830—
axolotl-ai-cloud/axolotl · 24.43
U
unsloth
unslothai·Python

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。

本地推理+4
793050—
unslothai/unsloth · 24.22
L
LlamaFactory
hiyouga·Python

一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调,支持 LoRA 等高效训练方式,省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。

微调框架+4
759910—
hiyouga/LlamaFactory · 16.47
A
airllm
lyogavin·Jupyter Notebook

单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案,通过逐层加载权重把显存需求压到极低,适合本地低配设备部署大模型。

大模型推理+4
421450—
lyogavin/airllm · 15.75
B
bitsandbytes
bitsandbytes-foundation·Python

让大模型在普通显卡上跑起来的 PyTorch 量化库,支持 8-bit 和 4-bit 权重压缩,也是 QLoRA 微调背后的核心依赖。

量化+4
85370—
bitsandbytes-foundation/bitsandbytes · 15.47
S
Soup
MakazhanAlpamys·Python

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。

大模型微调+4
104560—
MakazhanAlpamys/Soup · 15
L
llm-action
liguodongiot·HTML

汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库,覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程,适合系统学习大模型应用开发。

大模型工程化+4
252710—
liguodongiot/llm-action · 14.84
L
litgpt
Lightning-AI·Python

提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方,覆盖预训练、微调和规模化部署全流程,适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。

大语言模型+4
137480—
Lightning-AI/litgpt · 14.27
L
llama-cookbook
meta-llama·Jupyter Notebook

Llama 官方示例手册,手把手教你在推理、微调、RAG 等场景中落地 Llama 系列模型,并覆盖多家云服务商的端到端方案。

Llama+4
185870—
meta-llama/llama-cookbook · 13.8
T
trl
huggingface·Python

用强化学习训练 Transformer 语言模型的全流程库,覆盖 SFT、奖励建模到 PPO/DPO 等 RLHF 算法,省去自己拼训练管线。

强化学习+4
197140—
huggingface/trl · 13.21
L
ludwig
ludwig-ai·Python

低代码训练框架,用声明式配置就能构建和微调自定义 LLM、神经网络及其他 AI 模型,省去手写大量训练代码。

低代码训练+4
117920—
ludwig-ai/ludwig · 12.83
L
llm-course
mlabonne

一套系统的大语言模型入门课程,用学习路线图和可直接运行的 Colab 笔记本,带你从零掌握 LLM 的原理与实战。

大语言模型+4
850420—
mlabonne/llm-course · 4.93

发布说明里提到「QLoRA」

来自 6 个版本
  • DaoyuanLi2816/can-i-finetune-thisv0.4.12026-10-04

    …recommended CPU full/LoRA, and RTX 4080 CUDA LoRA/QLoRA. Training cases completed two optimizer updates, changed saved tensors, and reloaded for generation; QLoRA exercis

  • DaoyuanLi2816/can-i-finetune-thisv0.4.02026-10-04

    …ed on Linux and Windows. Local RTX 4080 CUDA LoRA/QLoRA candidate checks execute updates, save and reload outside the checkout. WSL GPU, other GPU hardware, Flash Attenti

  • DaoyuanLi2816/can-i-finetune-thisv0.3.02026-07-23

    …hout rescaling static weights - fail clearly when QLoRA or 8-bit optimizer dependencies are unavailable - add safer recipe generation and optional Liger kernels - expand

  • DaoyuanLi2816/can-i-finetune-thisv0.2.02026-07-02

    …nting does not remove it. Previously unmodeled. - QLoRA weights are no longer "all params × 0.5 B" — only Linear layers are 4-bit; embeddings, lm head (twice for untied m

  • bitsandbytes-foundation/bitsandbytes0.49.22026-02-16

    …s-foundation/bitsandbytes/pull/1856 [Docs Update] QLoRA 4-bit Support on ROCm by @Abdennacer-Badaoui in https://github.com/bitsandbytes-foundation/bitsandbytes/pull/1857

  • roboflow/maestro1.0.02025-02-05

    …n be costly. Maestro's built-in support for LoRA, QLoRA, and graph freezing allows training larger models even on less powerful hardware. - VLMs fine-tuning requires lots