training
本站收录 17 个带「training」标签的 AI 开源项目
ml-engineering这是一本面向机器学习工程师的开放书籍，系统梳理了大模型训练与推理全流程的工程实践。它解决的核心问题是：当模型规模从百万级跃升到百亿级时，硬件选型、分布式策略、性★ 19,062
train-llm-from-scratch这是一个从零开始训练大型语言模型（LLM）的完整教程与工具集，旨在帮助开发者理解并实践LLM训练的全流程。项目覆盖了从数据下载、预处理、分词器训练、模型架构设计★ 11,753
amazon-sagemaker-examplesamazon-sagemaker-examples 是亚马逊官方维护的 Jupyter Notebook 示例集，旨在帮助开发者快速上手 Amazon Sage★ 10,987
SwanLabSwanLab 是一个开源、现代设计的 AI 训练跟踪与可视化工具，支持云端和自托管两种使用方式。它解决了深度学习训练过程中实验管理混乱、指标监控不便、结果对比★ 4,235
OneTrainerOneTrainer 是一个面向扩散模型（Diffusion Model）的一站式训练工具，旨在简化图像生成模型的微调与训练流程。它解决了 Stable Dif★ 3,219
dstackdstack 是一个厂商中立的编排平台，专为 AI 训练、推理和智能体工作负载设计。它解决了 AI 团队在混合基础设施（云、Kubernetes、裸金属）上运行★ 2,264
SpecForgeSpecForge 是一个面向大模型推理加速的开源训练框架，专门用于训练投机解码（speculative decoding）模型，并支持将训练结果平滑部署到 S★ 1,194
AgileRLAgileRL 是一个专注于强化学习（RL）的 Python 库，旨在通过 RLOps（强化学习运维）理念简化 RL 算法的开发、训练和部署流程。它解决了 RL★ 952
onepanelOnePanel 是一个开源的端到端计算机视觉平台，旨在统一标签标注、模型构建、训练、调优、部署和自动化流程。它解决了计算机视觉项目从数据标注到模型上线的全生命★ 733
mlx-lm-loramlx-lm-lora 是面向 Apple Silicon 的 LLM 训练工具，基于苹果 MLX 框架，让 Mac 用户无需 NVIDIA GPU 也能对大语★ 418
create-llmcreate-llm 是一个用 TypeScript 编写的命令行脚手架工具，定位是“语言模型领域的 create-next-app”。它解决的核心问题是：从零★ 366
MagiCompilerMagiCompiler 是一个面向视频生成模型的即插即用编译器，旨在为推理和训练提供免费的性能优化。它解决了视频生成模型在部署和训练过程中计算开销大、效率低的★ 333
ultimate-rvcultimate-rvc 是一个基于检索式语音转换（RVC）的音频内容创作应用，主要用于生成歌曲翻唱和语音合成。它解决了普通用户难以训练和使用高质量语音模型的问★ 330
Genome_FactoryGenome_Factory 是一个面向基因组学模型的集成库，旨在统一处理基因组模型的微调、部署与解释。它解决了基因组学领域模型开发流程分散、工具链不统一的问题★ 131
PrimusPrimus 是面向 AMD GPU 的大规模基础模型训练框架，目标是在 AMD 硬件上提供灵活且高性能的分布式训练能力。它解决的核心问题是：主流训练框架（如 ★ 131
training_hubtraining_hub 是一个面向大语言模型训练、持续学习和强化学习技术的算法接口库。它旨在为研究者和工程师提供一个统一、简洁的界面，以访问和比较各种常见的训★ 98
nanochat-mlxnanochat-mlx 是一个在 Apple Silicon 上训练类 ChatGPT 对话模型的开源项目，是 nanochat 的 MLX 移植版。它解决的★ 72