Wählen Sie einen gepflegten Stack, der genau Ihren Checkpoint, Ihr Ziel, Ihren Beschleuniger, Ihr Artefaktformat und Ihren Deployment-Pfad unterstützt. Feature-Listen ändern sich schneller als die Konzepte.
Komponierbare Python-APIs, wenn Sie Kontrolle über Laden, Adapter, Trainer und Alignment-Ziele brauchen.
Prüfen: Fixieren Sie zueinander passende Versionen und testen Sie genau die Modellarchitektur, den Quantisierer und den verteilten Launcher.
Offizielle Dokumentation öffnenKonfigurationsgetriebene Rezepte für SFT, Präferenztuning und Reinforcement Learning über unterstützte Modelle und Hardware hinweg.
Prüfen: Beginnen Sie mit einem gepflegten Beispiel für Ihr Modell; prüfen Sie optionale Kernel und verteilte Einstellungen auf Ihrem Cluster.
Offizielle Dokumentation öffnenCLI- und Weboberflächen für Datenaufbereitung, Training, Evaluierung und Export über eine breite Modellmatrix.
Prüfen: Prüfen Sie die Support-Tabelle des Repositorys und die Lizenz für genau das Modell und die Methode, die Sie einsetzen wollen.
Offizielle Dokumentation öffnenEin Toolkit für optimierte lokale und cloudbasierte Post-Training-Workflows in den unterstützten Kombinationen.
Prüfen: Behandeln Sie Geschwindigkeits- und Speicherangaben des Anbieters als workloadspezifisch; reproduzieren Sie Qualität und Durchsatz selbst.
Offizielle Dokumentation öffnenPyTorch FSDP und DeepSpeed können Modellzustand und Optimiererarbeit verteilen. Sie sind Skalierungsschichten und kein Ersatz für Daten, Evaluierung oder Release-Management.
MLX und MLX LM ermöglichen lokales Experimentieren auf Apple silicon. Prüfen Sie die aktuelle Modell- und Tuning-Unterstützung, bevor Sie Gleichstand mit einem CUDA-Rezept annehmen.
MLX LM-RepositoryErfassen Sie Code, Umgebung, Datensatzrevision, Parameter, Checkpoints, Metriken und Evaluierungsartefakte. Ein Dashboard ersetzt keine reproduzierbaren Eingaben.
Torchtune-Beispiele bleiben nützliche historische Referenzen, doch das offizielle Repository weist darauf hin, dass die aktive Pflege 2025 ausgelaufen ist. Beginnen Sie keine neue produktive Abhängigkeit davon, ohne dieses Wartungsrisiko zu akzeptieren. Wartungshinweis lesen.