• 快速、高效的使用、微调、预训练和部署大型语言模型
  • 集20+款高性能大型语言模型于一体
  • 无抽象层：所有模型都是从头开始实现的，没有抽象层，提供了完整的控制能力。
  • 开发者友好：易于调试，实现简单，单文件实现。
  • 优化性能：设计用于最大化性能，降低成本，加快训练速度。
  • 项目地址: https://github.com/Lightning-AI/litgpt

简要说明

LitGPT[1] 是由Lightning AI开发，旨在提供一种快速、高效的方式来使用、微调、预训练和部署大型语言模型。

这些模型从头开始实现，没有抽象层，易于调试，并且针对企业级使用进行了优化。

支持的模型

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主要特点

  • 无抽象层：所有模型都是从头开始实现的，没有抽象层，提供了完整的控制能力。
  • 开发者友好：易于调试，实现简单，单文件实现。
  • 优化性能：设计用于最大化性能，降低成本，加快训练速度。
  • 经过验证的食谱：在企业规模上测试的高度优化的训练/微调食谱。

使用场景

  • 研究和开发：研究人员和开发人员可以使用LitGPT来实验和开发新的AI应用。
  • 企业应用：企业可以使用LitGPT来部署AI服务，如聊天机器人、内容生成器等。
  • 教育：教育机构可以使用LitGPT来教授学生如何使用和理解大型语言模型。

使用方法

以下是 LitGPT 的一些基本使用方法：

  • 安装LitGPT：
    pip install ‘litgpt[all]’
  • 加载并使用模型：
from litgpt import LLM

llm = LLM.load("microsoft/phi-2")
text = llm.generate("Fix the spelling: Every fall, the familly goes to the mountains.")
print(text)
  • 微调模型：使用自己的数据集对预训练模型进行微调，以适应特定任务。
  • 部署模型：将预训练或微调后的模型部署为Web服务，以便在应用程序中使用。
  • 评估模型：测试模型在不同任务上的性能，如MMLU、Truthful QA等。
  • 测试模型：通过交互式聊天测试模型的功能。

相关资源

LitGPT 提供了一系列教程，涵盖从入门到微调、预训练、模型评估、支持和自定义数据集、量化以及处理内存不足错误的技巧。