llamaduo

把大模型能力搬回家,低成本打造专属小模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 30 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 317
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

llamaduo 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队deep-diver
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,machine-learning
GitHub 星标★ 317
上线时间2024-03-04 00:00:00
代码更新2025-07-13
仓库体积283.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

LlamaDuo 是一个面向 LLMOps 的流水线框架,旨在帮助用户从商业大模型(如 GPT-4)无缝迁移到小规模本地模型。它解决了服务型 LLM 成本高、数据隐私风险大、依赖外部 API 等问题,通过数据生成、模型微调、评估和部署的完整流程,让用户能够利用服务 LLM 的生成能力来训练和优化本地小模型,最终实现性能接近但成本更低、完全自主可控的本地部署。核心能力包括自动化数据合成、指令微调、多维度评估以及一键导出部署。该框架基于 Python,提供简洁的 API 和命令行工具,适合研究者和开发者快速上手。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 317

核心亮点

  • 提供从数据生成到微调、评估、部署的一站式 LLMOps 流水线,降低迁移门槛
  • 利用服务 LLM 自动生成高质量训练数据,解决小模型训练数据稀缺问题
  • 支持多种主流小模型架构,评估指标全面,便于对比和优化

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚不完善
  • 依赖服务 LLM 生成数据,仍存在一定 API 成本和外部依赖

适用场景

  • 企业希望降低 LLM 调用成本,将业务迁移至本地部署
  • 数据敏感场景,需在本地处理数据,避免上传云端
  • 研究者需要快速构建特定领域的小型专用模型

替代项目

Axolotl、LLaMA-Factory、Unsloth

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