Unsloth
標準的なトレーニング手法よりも大幅に高速かつ少ないメモリで、大規模言語モデルをファインチューニングするためのライブラリです。
概要
Unsloth は、人気のあるオープンウェイト LLM のファインチューニングプロセスを最適化し、カスタムカーネルの最適化により、標準的な Hugging Face のトレーニングコードよりも大幅に高速で少ないメモリ使用量を実現すると謳っており、本来ハイエンドなマルチ GPU 構成が必要となるファインチューニング作業を、より控えめなハードウェアでも実行できるようにします。人気のあるオープンモデルをサポートし、一般的なファインチューニングワークフローと統合できます。
Unsloth は、限られたハードウェア予算でオープンウェイト LLM をファインチューニングするチームや個人に向いています。(カタログにもある) DeepSpeed を補完する特化した効率化レイヤーで、両者ともトレーニング効率を扱いますが、Unsloth は特に小規模なハードウェアでもファインチューニングを行えるようにすることに焦点を当てています。
- カテゴリ
- AI・機械学習
- 言語
- Python
- ライセンス
- Apache-2.0
関連プロジェクト
DeepSpeed
Apache-2.0非常に大規模なモデルを複数の GPU にまたがって効率的にトレーニング・実行するための、Microsoft 発の深層学習最適化ライブラリです。
- AI・機械学習
CAMEL
Apache-2.0自律的に協調する、複数のコミュニケーションを行うロールプレイング AI エージェントのシステムを研究・構築するための、オープンソースフレームワークです。
- AI・機械学習
CrewAI
MIT役割ベースで協調して動く AI エージェントのチームを構築し、複雑なタスクを自律的に協力して完了させるためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。
- AI・機械学習
DeepEval
Apache-2.0LLM の出力を評価するためのオープンソーステストフレームワークで、LLM アプリケーションの品質チェックを従来のユニットテストのように扱います。
- AI・機械学習
誤りを見つけましたか? GitHub で修正を提案する