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。
面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。
面向多模态 AI 的开放湖仓数据格式，两行代码即可从 Parquet 转换，实现百倍随机访问加速、向量索引和数据版本管理，兼容 Pandas、DuckDB、PyTorch 等生态。
一站式大模型训练框架，支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练，可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。
开源多模态训练框架，基于 Qwen3 等底座训练视觉语言模型，降低多模态模型训练门槛。
在 Apple Silicon Mac 上原生微调大模型的工具，基于 MLX 支持 SFT、DPO、GRPO 以及视觉、语音、OCR 等多模态训练，API 兼容 Unsloth。
Halo 是 White Circle 开源的大模型与多模态模型训练框架，支持分布式训练、LoRA 微调、MoE 和异步强化学习，方便搭建和扩展训练流程。
轻量高效的全模态强化微调框架，支持 GRPO、DAPO 等算法，用奖励模型驱动 LLM 和多模态 VLM 训练。