LMOps

让大模型从实验走向生产，快速构建可靠AI应用

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 376 🐛 待处理 120 👀 关注 53 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

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GitHub 星标 ★ 4484

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队microsoft

官网地址https://aka.ms/GeneralAI

GitHubhttps://github.com/microsoft/LMOps

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

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MIT

主要语言Python

技术栈/模型agi,gpt,language-model,llm,lm,lmops,nlp,pretraining,prompt,promptist,x-prompt

GitHub 星标★ 4484

上线时间2022-12-13 00:00:00

代码更新2026-09-15

仓库体积98.6 MB

本站数据更新2026-11-07

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

LMOps是一个聚焦于大语言模型（LLM）和多模态大模型（MLLM）能力落地的通用技术项目。它解决的是从模型到实际应用之间的工程化鸿沟，提供一系列工具、方法和最佳实践，帮助开发者更高效地构建、部署和运维基于大模型的应用。核心能力包括：提示词工程与优化、模型微调与适配、推理加速与资源优化、以及多模态数据的处理与对齐。项目以Python为主，整合了多种前沿技术，旨在降低大模型应用的门槛，提升AI能力的实用性和可靠性。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4484

技术标签

agi gpt language-model llm nlp

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 10 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

已安装 Git，可克隆 GitHub 仓库
具备 Python 运行环境（项目为 Python 语言）
能访问 GitHub 的网络环境
按具体子项目需求准备依赖（README 未统一说明）

安装与启动步骤

1克隆仓库

README 未提供安装命令，第一步先把 LMOps 源码拉取到本地，后续所有操作都基于该目录进行。
```
git clone https://github.com/microsoft/LMOps.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的仓库根目录，查看 README 中列出的各研究方向与子目录结构。
```
cd LMOps
```
3定位目标子项目

README 按方向罗列了自动提示优化、Promptist、长上下文、推理加速、领域定制等主题，按需选择对应子目录。
```
ls
```
4阅读子项目说明

README 没有统一安装步骤，每个方向以独立子项目形式组织，需进入对应目录查看其中的说明与脚本。