align-anything

一套框架搞定全模态对齐训练,省时省力

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 504 🐛 待处理 31 👀 关注 266
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 4670
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,基于Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无收费计划。

项目预览

align-anything 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PKU-Alignment
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无收费计划。
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chameleon,dpo,large-language-models,multimodal,rlhf,vision-language-model
GitHub 星标★ 4670
上线时间2024-07-14 00:00:00
代码更新2025-11-27
仓库体积161.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Align Anything 是一个面向全模态模型的对齐训练框架,旨在解决多模态模型(文本、图像、音频、视频等)在人类反馈对齐方面的碎片化问题。它提供统一的训练流程,支持多种对齐算法(如 DPO、IPO、KTO 等)和奖励模型,并集成主流基础模型(如 LLaMA、Qwen、CLIP 等),帮助研究者和开发者高效地完成从数据准备、训练到评估的完整对齐流程。项目强调模块化设计和可扩展性,支持分布式训练,降低多模态对齐实验的复现和定制成本。

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 ★ 4670

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:高级 约 30 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

  • Git(用于获取项目源码)
  • Python 环境(项目开发语言为 Python)
  • 可访问网络的浏览器,用于查阅官方文档与 HuggingFace 数据集

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    从 GitHub 克隆 align-anything 仓库到本地,克隆完成后进入项目根目录,后续操作均在该目录内进行。

    git clone https://github.com/PKU-Alignment/align-anything.git
  2. 2查阅官方文档

    README 的 Easy Installation 命令在节选中被截断,请以官方文档 align-anything.readthedocs.io 的 Quick Start 为准完成安装。

  3. 3查看示例脚本

    仓库提供 scripts 目录,内含图像、视频、音频等多模态模型的微调与对齐示例脚本,可先浏览再按需运行。

    ls scripts
  4. 4准备对齐数据集

    按需下载官方提供的全模态对齐数据集(PKU-Alignment/align-anything),并按文档说明整理为训练脚本所需格式。

如何确认成功

README 未给出启动验证方式,请以官方 Quick Start 的安装与运行输出为准,确认脚本执行无报错。

常见问题

Q:为什么没有完整的安装命令?

A:README 节选中的 Easy Installation 代码块被截断,无法确认具体命令,请前往官方文档 Quick Start 按步骤安装。

Q:支持哪些对齐算法?

A:README 提到支持 SFT、DPO、PPO 等不同对齐方法,具体列表与用法见官方文档 Algorithms 章节。

Q:支持哪些模态?

A:框架面向多模态大模型对齐,README 明确提到图像、视频、音频等模态的模型微调。

Q:有现成的训练脚本吗?

A:有,仓库 scripts 目录提供多种模态模型的微调与对齐示例脚本,可直接参考或修改使用。

注意事项

  • README 节选缺少完整安装命令,请勿自行猜测 pip/conda 包名与版本。
  • 安装前先通读官方文档 https://align-anything.readthedocs.io/ 的 Quick Start 与框架设计说明。
  • 多模态对齐训练通常需要较强算力,建议先小规模跑通脚本再扩展。
  • 官方数据集地址:https://huggingface.co/datasets/PKU-Alignment/align-anything。

核心亮点

  • 统一支持文本、图像、音频、视频等多模态对齐,减少多套工具切换成本
  • 内置多种对齐算法(DPO、IPO、KTO 等),方便对比实验
  • 模块化设计,易于扩展新模型和新算法

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 多模态大模型的对齐微调实验
  • 研究不同对齐算法在统一框架下的效果对比
  • 企业快速搭建多模态反馈对齐训练流水线

替代项目

TRL、LLaMA-Factory、OpenRLHF

上一篇:TreeLoRA

下一篇:TimeSeriesScientist

同类项目推荐

multimodal 开源

用 PyTorch 快速搭多模态模型训练管线

TorchMultimodal is a PyTorch library for training state-of-the-art multimodal multi-···

★ 1744 2026-10-17
surogate 开源

用 C++ 和 CUDA 把大模型微调速度拉到极致

Train and serve LLMs at extreme speed and massive throughput.

★ 885 2026-08-10
flow-matching 开源

用流匹配快速训练图像生成模型,替代扩散模型

Flow Matching implemented in PyTorch

★ 131 2026-08-09
PSEC 开源

让AI智能体像搭积木一样,在参数空间里不断学习新技能、组合旧技能,应对新挑战。

[ICLR 2025] The offical implementation of "PSEC: Skill Expansion and Composition in ···

★ 68 2026-08-09
Kiln 开源

一站式搞定 AI 系统开发:从数据标注到微调评估,全流程可视化协作

Build, Evaluate, and Optimize AI Systems. Includes evals, RAG, agents, fine-tuning, ···

★ 5264 2026-08-10
stable-dreambooth 开源

用最少代码微调 Stable Diffusion,几张图定制专属模型。

Dreambooth implementation based on Stable Diffusion with minimal code.

★ 146 2026-08-09
Fairy-plus-minus-i 开源

把LLM权重量化搬到复数域,低比特下少掉点

Fairy±i (iFairy): Complex-valued Quantization Framework for Large Language Models

★ 136 2026-09-25
SwanLab 开源

一键跟踪训练指标,可视化对比实验,加速模型迭代

⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization t···

★ 4355 2026-08-09