Alpaca-CoT

统一接口微调大模型，轻松搞定数据、模型与方法

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 245 🐛 待处理 35 👀 关注 32
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2785
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，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

Alpaca-CoT 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PhoebusSi
GitHubhttps://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0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Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型alpaca,chatglm,chatgpt,cot,instruction-tuning,llama,llm,lora,moss,p-tuning,parameter-efficient,pytorch,tabul,tabular-data,tabular-model
GitHub 星标★ 2785
上线时间2023-03-24 00:00:00
代码更新2023-12-12
仓库体积140.0 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

Alpaca-CoT 是一个面向大语言模型（LLM）的指令微调统一平台，旨在解决研究人员在微调过程中面临的数据格式不统一、模型适配复杂、参数高效方法集成困难等问题。项目将指令微调数据（尤其是思维链 CoT 数据）、多种主流 LLM（如 Alpaca、LLaMA 等）以及参数高效微调方法（如 LoRA、P-Tuning）的接口进行统一封装，使得用户可以通过简单的配置即可完成数据加载、模型选择、微调训练和推理评估。核心能力包括：提供统一的数据处理接口，支持多种数据格式和任务类型；集成多种基座模型和微调方法，支持灵活组合；提供完整的训练脚本和示例，降低使用门槛。该项目基于 Jupyter Notebook 开发，代码清晰易读，适合学术研究和快速原型验证。

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 ★ 2785

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 环境（微调 ChatGLM 时需 python>=3.9）
  • 可访问 GitHub 与 PyPI 的网络（用于克隆仓库和安装依赖）
  • 已安装 pip
  • 建议在虚拟环境中操作，避免污染全局环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    把 Alpaca-CoT 仓库下载到本地，后续所有命令都在仓库根目录执行。README 中未给出仓库下载命令，此处依据项目地址补充。

    git clone https://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT.git
cd Alpaca-CoT

  2. 2安装基础依赖

    README 的 Setup 部分给出的唯一安装命令，按 requirements.txt 安装运行所需依赖包。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3确认 Python 版本

    若计划微调 ChatGLM，README 明确要求 python>=3.9，请先确认版本是否符合。

    python --version

  4. 4安装 PEFT 修改版

    README 说明：如果要使用 LORA 以外的其他参数高效微调方法，需安装项目内修改过的 peft。

    pip install -e ./peft

如何确认成功

README 未提供启动命令，安装成功与否以 pip 安装过程无报错、依赖包可正常导入为准。

常见问题

Q：微调 ChatGLM 时安装或运行报错怎么办？

A：README 提示微调 ChatGLM 时必须保证 python>=3.9，请先升级 Python 版本后重新执行 pip install -r requirements.txt。

Q：我想用 LoRA 以外的方法（如 P-Tuning）该怎么做？

A：需要在仓库根目录额外执行 pip install -e ./peft，安装项目内修改过的 PEFT 版本，否则只能使用 LORA。

Q：指令微调数据集和微调后的模型权重在哪里获取？

A：README 提供了 HuggingFace 页面：数据集 https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/ ，权重 https://huggingface.co/QingyiSi/Alpaca-CoT/tree/main 。

Q：项目有表格任务的版本吗？

A：有，README 提到新增了 tabular_llm 分支用于构建表格大模型，可切换该分支查看对应内容。

注意事项

  • README 的 Setup 部分只给出依赖安装命令，未提供训练、推理或启动入口，实际使用请结合仓库内 Jupyter Notebook 自行探索。
  • 项目主要基于 Jupyter Notebook，安装完成后以 Notebook 方式使用。
  • 如果只需要 LORA，可以不安装 ./peft 修改版。
  • 欢迎向作者提交未被收录的指令微调数据集，作者会统一格式化并开源在 HuggingFace 上。

核心亮点

  • 统一了指令微调数据、LLM和参数高效方法的接口，减少重复适配工作
  • 内置多种基座模型和微调方法（如LoRA、P-Tuning），支持灵活组合实验
  • 提供完整的训练和推理示例，上手门槛低，适合快速验证想法

不足之处

  • 文档和社区支持相对有限，部分功能依赖社区贡献
  • 基于Jupyter Notebook，大规模生产部署可能需要额外工程化

适用场景

  • 学术研究中快速对比不同微调方法在特定任务上的效果
  • 需要统一处理多种指令微调数据格式的NLP项目
  • 资源受限场景下使用参数高效方法微调大模型

替代项目

Hugging Face PEFT、LLaMA Factory、Firefly

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