Ludwig学习资料汇总 - 低代码AI模型构建框架

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Ludwig - 低代码AI模型构建框架

Ludwig是一个用于构建自定义AI模型(如LLM和其他深度神经网络)的低代码框架。它由Linux基金会AI与数据项目托管,旨在简化机器学习工程的复杂性,让研究人员能够专注于最高层次的模型构建。

Ludwig Logo

主要特性

  • 🛠 轻松构建自定义模型: 只需一个声明式YAML配置文件,就可以在您的数据上训练最先进的LLM。支持多任务和多模态学习。

  • 优化规模和效率: 自动批量大小选择、分布式训练(DDP、DeepSpeed)、参数高效微调(PEFT)、4位量化(QLoRA)等。

  • 📐 专家级控制: 保留对模型的完全控制,支持超参数优化、可解释性和丰富的指标可视化。

  • 🧱 模块化和可扩展: 只需更改配置中的几个参数,即可尝试不同的模型架构、任务、特征和模态。

  • 🚢 为生产而设计: 预构建Docker容器,原生支持在Kubernetes上运行Ray,可导出模型至Torchscript和Triton等。

快速入门

想快速了解Ludwig 0.8的功能?查看这个Colab笔记本:

Open In Colab

想微调Llama-2或Mistral?查看这些笔记本:

  1. 微调Llama-2-7b
  2. 微调Llama-2-13b
  3. 微调Mistral-7b

学习资源

  1. 官方文档
  2. 如何开始
  3. Ludwig工作原理
  4. 配置指南
  5. 示例集

示例用例

社区资源

Ludwig为构建和部署深度学习模型提供了一个强大而灵活的框架。无论你是机器学习新手还是经验丰富的研究人员,Ludwig都能帮助你更快、更轻松地构建复杂的AI模型。开始使用Ludwig,探索AI模型构建的新可能性吧! 🚀

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