SMILE-factory

用普通显卡微调大模型，LoRA 省显存快速上手

SMILE-factory 是一个面向消费级硬件的开源大模型微调工具，核心目标是在单张或少量普通显卡上完成 Falcon、LLaMA、MPT、RedPajama 等主流开源大模型的指令微调。它通过 PEFT 库中的 LoRA 低秩适配技术，冻结原模型大部分参数，只训练少量新增参数，从而把显存占用和训练成本压到个人开发者可承受的范围。项目提供数据准备、训练脚本和配置模板，支持多轮对话数据格式，并针对不同模型结构做了适配。它解决的是普通开发者没有 A100 集群、却想定制私有模型的问题，让微调从实验室走向个人电脑。整体定位偏轻量实用，适合快速验证想法和做小规模领域适配。

开源 free 模型训练

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GitHub 星标 ★ 106

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类模型训练

开发团队leehanchung

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/leehanchung/SMILE-factory

定价模式free

价格说明开源免费，需自行部署

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agi,falcon,gpt,llama,llm,lora,mpt,nlp,redpajama

GitHub 星标★ 106

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-05-07 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

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综合评分

收录时间2026-10-01

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使用教程

核心亮点

基于 PEFT LoRA，消费级显卡即可微调 7B 级别模型，显存门槛低
同时覆盖 Falcon、LLaMA、MPT、RedPajama 多种主流架构，选择面广
提供完整训练脚本和配置，数据格式与流程清晰，便于直接跑通

不足之处

项目星标仅 106，社区规模和文档完善度有限
未提供量化推理或部署配套，微调后落地需自行补齐

适用场景

个人开发者在单张 3090/4090 上微调 LLaMA 做领域问答
小团队用 LoRA 快速验证 Falcon 在垂直语料上的效果
教学场景中演示大模型微调全流程与 PEFT 原理

替代项目

LLaMA-Factory、PEFT、Alpaca-LoRA

项目介绍

SMILE-factory 是模型训练领域的开源项目，由 leehanchung 开发，2023 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 532 个项目，GitHub 星标数为 106。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-19。开源免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：个人开发者在单张3090/4090上微调LLaMA做领域问答。同类可对比的替代方案包括 LLaMA-Factory、PEFT、Alpaca-LoRA。

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