xllm

X—LLM 项目介绍

项目概述

X—LLM 是一个专为大规模语言模型 (LLM) 设计的精简调优库。这个项目旨在为用户提供简单易用的工具，帮助他们更高效地训练和改进语言模型。X—LLM 集成了目前最先进的训练技术（如 QLoRA、DeepSpeed 等），由 Boris Zubarev 开发。

为什么选择 X—LLM？

对于那些使用大规模语言模型的用户而言，X—LLM 提供了一个高效的解决方案。它帮助用户专注于数据和模型优化，而不是花时间在繁琐的代码编写上。无论是为了产品化准备还是快速原型开发，X—LLM 都能够胜任。

主要特性

• 简单的训练过程：无需复杂的设置即可开始使用。
• 便捷的数据集成和处理：支持无缝导入和处理新数据。
• 库的易扩展性：用户可以随心扩展功能。
• 优化的模型训练：在减小模型尺寸的同时，加快训练速度。
• HuggingFace Hub 集成：模型检查点在 HuggingFace Hub 上自动保存。
• 广泛的模型支持：支持多种 Transformer 模型，如 Llama 2、Falcon 等。
• 前沿技术支持：集成了 QLoRA、flash 注意力机制等先进技术。

快速入门

X—LLM 的安装非常简单，使用 Python 和 PyTorch 进行开发。只需运行以下命令即可安装：

pip install xllm

对于包含更多训练功能的版本：

pip install "xllm[train]"

快速原型开发

以下是一个简单的原型开发案例：

from xllm import Config
from xllm.datasets import GeneralDataset
from xllm.experiments import Experiment

config = Config(
  model_name_or_path="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",
  apply_lora=True,
  load_in_4bit=True,
)

train_data = ["Hello!"] * 100
train_dataset = GeneralDataset.from_list(data=train_data)

experiment = Experiment(config=config, train_dataset=train_dataset)
experiment.build()
experiment.run()

生产解决方案

X—LLM 不仅支持原型开发，还提供了完整的生产级解决方案。用户只需准备数据和模型、进行训练、合并 LoRA 以及进行量化优化。

项目案例与用户

目前有多个项目和用户在使用 X—LLM，例如 TachyHealth 的一系列 Llama 和 Falcon 模型等。用户可以通过官方渠道联系作者分享他们的使用体验并加入优秀案例展示。

未来计划

X—LLM 发展迅速，未来将添加更多的测试、数据集和功能支持，如 RunPod 部署、DPO 组件等。

结语

总而言之，X—LLM 是一个强大而灵活的工具，能够帮助开发者更高效地进行大规模语言模型的训练和优化。如果您对项目有兴趣或在使用中有任何问题，欢迎随时与开发团队联系。