ZO-LLM

用零阶优化在低显存下微调大模型,省内存不省效果

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 15 🐛 待处理 4 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 131
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GPL-3.0许可证,可自由使用和修改,无付费版本。

项目预览

ZO-LLM 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ZO-Bench
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于GPL-3.0许可证,可自由使用和修改,无付费版本。
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GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,parameter-efficient-tuning,zeroth-order-optimization
GitHub 星标★ 131
上线时间2024-02-16 00:00:00
代码更新2025-07-06
仓库体积146 KB
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6

项目介绍

ZO-LLM 是 ICML'24 论文《Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark》的官方代码库,专注于零阶优化(Zeroth-Order Optimization)在大语言模型微调中的内存效率研究。该项目通过系统性基准测试,对比了零阶优化与一阶优化(如Adam)在微调LLM时的性能、内存占用和收敛速度,旨在解决大模型微调中显存不足的痛点。核心能力包括:提供多种零阶优化器(如SGD、Adam等)的实现,支持不同模型规模和任务类型的微调实验,并给出详细的基准结果和配置。项目为研究者和工程师提供了在有限GPU资源下微调大模型的替代方案,尤其适合单卡或低显存环境。代码基于Python,集成HuggingFace生态,易于复现和扩展。

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 ★ 131

技术标签

核心亮点

  • 提供全面的零阶优化基准测试,对比多种优化器在LLM微调中的表现,结果可信
  • 显著降低微调内存占用,支持在单卡或低显存设备上微调大模型
  • 代码集成HuggingFace Transformers,易于使用和复现实验

不足之处

  • 项目处于早期阶段,星标较少,文档和社区支持待观察
  • 零阶优化收敛速度通常较慢,实际训练时间可能更长

适用场景

  • GPU显存有限(如单卡8GB)时微调7B以下模型
  • 研究零阶优化在LLM微调中的效果对比
  • 需要快速原型验证的低资源微调场景

替代项目

MeZO、Adam-zeroth、LoRA

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