LLMtuner

几行代码微调大模型，文本语音全覆盖

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署基础设施 🍴 复刻 18 🐛 待处理 3 👀 关注 2

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 252

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，可免费使用和修改。

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队promptslab

GitHubhttps://github.com/promptslab/LLMtuner

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和修改。

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fine-tuning,fine-tuning-llm,finetune,finetune-gpt,finetune-llama,finetune-llm,finetune-llms,finetune-whisper,finetunechatgpt,finetuning,finetuning-large-language-models,finetuning-rl,llm,llm-framework,llm-inference,llm-training,llmops,llmtuner,whisper,whisper-finetune

GitHub 星标★ 252

上线时间2023-04-28 00:00:00

代码更新2024-01-13

仓库体积605 KB

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5

项目介绍

LLMtuner 是一个旨在简化大语言模型微调过程的 Python 工具库，口号是“几行代码微调大模型”。它支持多种任务类型，包括文本到文本（Text2Text）、文本到语音（Text2Speech）和语音到文本（Speech2Text），覆盖了 NLP 和语音领域的常见微调场景。该项目解决了传统微调流程中代码冗长、配置复杂、对新手不友好等问题，通过封装 Hugging Face Transformers 等底层框架，提供统一的、高层次的 API，让开发者能够快速上手，用极少的代码完成数据加载、模型配置、训练和评估等步骤。其核心能力包括简洁的接口设计、多任务支持以及灵活的扩展性，适合快速原型验证和小规模生产部署。作为一个早期项目（250 星标），它代表了降低 LLM 应用门槛的一种尝试，尤其对语音相关微调任务提供了便捷入口。