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。

从零用 PyTorch 一步步实现类 ChatGPT 大语言模型，覆盖注意力机制、预训练、指令微调全流程，适合边跑代码边理解 LLM 内部原理。

基于 kohya-ss 训练器的 LoRA 与 Dreambooth 微调脚本，带图形界面，让扩散模型训练不用敲命令行。

面向 AI 研究者的开源实验环境，可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。

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。

用微信聊天记录微调大模型，打造说话像你、记得你的个人 AI 分身，支持接入 Telegram 等聊天平台。

一站式扩散模型训练工具，支持 LoRA 和图像模型微调，提供图形界面，无需写代码即可完成训练配置。

汇集 FLUX、Stable Diffusion、SDXL 等图像生成模型的训练与微调教程，涵盖 LoRA、DreamBooth、ComfyUI 和云端 Notebook 实操指南。

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。

面向 NVIDIA GPU 和昆仑 XPU 的大模型训练框架，覆盖 LLM、VLM、扩散模型和具身模型，支持 LoRA、预训练、SFT 与中期训练，开箱即用适配 DeepSeek、GLM、Kimi 等主流模型。

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。

DoRA 是一种把权重分解为幅度和方向两部分再做低秩适配的微调方法，用更少的可训练参数逼近全量微调效果，适合大模型和视觉语言模型的高效微调。

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。

围绕预训练权重做黑盒优化与神经进化，用 LoRA 集成多个任务专家，提升大模型后训练与推理表现。

本地一站式 LoRA 训练工作台，从单张照片或大批图片构建角色、风格、概念数据集，自动打标并用 ai-toolkit 训练，支持多模型 checkpoint 对比。

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。

用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。

在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。

面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程，手把手教你在本地微调（全参数/LoRA）和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。

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。

用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。

在 Google Colab 上一键跑起 Stable Diffusion WebUI 的笔记本合集，省去本地显卡和环境配置，直接在线出图、图生图、训练 LoRA 和 DreamBooth。

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。

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。

开源金融大语言模型，提供训练好的模型和微调流程，用于金融情感分析、智能投顾等场景。

从零开始手把手教你构建大模型的开源教程，覆盖预训练、微调、RAG 与 Agent 等关键环节，适合想系统入门 LLM 原理与实践的开发者。

开源的多模态视觉指令微调模型，让 LLaMA 类大模型能看图对话，效果对标 GPT-4V，适合做图文问答和视觉助手。

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。

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。

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。

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。

开源的高质量语音合成模型，基于 VQGAN 和 Llama 架构，支持多语言文本转语音，效果达到 SOTA 水平。

生成、驱动并定时发布 AI 角色形象，支持 LoRA 训练、图像与视频生成，把角色创作和内容排期串成一条工作流。

xTuring 提供从数据预处理到微调的完整流程，让开发者用 LoRA、Adapter 等轻量方法快速个性化开源大模型，降低训练门槛和显存开销。

一个能持续学习和自我进化的智能体框架，通过对话就能让 Agent 在线微调、积累技能，不用重新训练模型。

一站式 LoRA 与微调工作室，支持 Klein 9B、Qwen Image 2.1、Z-Image Turbo 等图像、视频、音乐模型，可训练、微调、分析、修复并提取 LoRA/LoKR。

把 Ostris 的 AI-Toolkit 打包成 Windows 一键便携安装包，省去配环境、装依赖的麻烦，直接开跑 LoRA 和 Stable Diffusion 微调。

统一训练、微调和评测世界动作模型（WAM）的框架，面向具身智能与机器人研究，支持 LoRA 微调并内置基准测试。

在 Apple Silicon Mac 上离线跑 LTX-2.5 和 MiniMax H3，做带声音的文本/图片转视频、对口型和角色 LoRA 训练，不用云端和 API key。

面向 Apple Silicon 的本地大模型推理与微调框架，用 Rust 实现，支持 LoRA/QLoRA 微调、量化、模型服务和 MLX/Metal 加速。