llm-action

llm-action 项目介绍

项目概述

llm-action 是一个专注于大模型训练和优化的开源项目，由 GitHub 用户 liguodongiot 发起。该项目提供了一系列实用的工具、教程和技术，帮助开发者更高效地在 NVIDIA GPU 和 Ascend NPU 等硬件上训练大规模语言模型。项目内容涵盖了训练、推理、压缩、测评等多个方面，力求为大规模模型的开发和优化提供全方位的支持。

项目结构

LLM训练

llm-action 项目提供了丰富的实战教程，从预训练、SFT（监督微调）到基于人工反馈的强化学习（RLHF），涵盖了众多主流大模型，如 Alpaca、BELLE、ChatGLM、Vicuna 等。此外，项目还详细介绍了参数高效微调技术（LoRA、QLoRA、P-Tuning v2 等）的原理和实现方式，为开发者提供了切实可行的优化方案。

LLM微调技术

针对大模型微调，项目提供了深入的技术分析，包括 BitFit、Prefix Tuning、LoRA 等各种微调技术的原理综述，并通过 HuggingFace PEFT 框架讲解这些技术的实战应用。

LLM分布式训练并行技术

随着模型参数量的级数提升，传统的单机训练无法满足需求。项目深入探讨了数据并行、流水线并行、张量并行等多种分布式训练并行技术。通过系列文章，开发者可以掌握如何在多机多卡环境下高效进行大模型训练。

推理与优化

项目为大模型的推理提供了多种框架选择，如 FasterTransformer、Triton，以及 TensorRT 的详细使用教程。为了应对推理中的性能瓶颈，项目也介绍了多种推理优化技术，包括 KV Cache 优化、连续批处理等，帮助模型在推理阶段更快更高效。

压缩与量化

llm-action 项目还涵盖了大模型的压缩技术，如模型量化（GPTQ、SmoothQuant）、知识蒸馏和剪枝等。通过这些技术，开发者能够在不显著损失模型性能的前提下，显著降低模型的计算和存储成本。

测评与数据工程

项目提供了多种大模型评测工具和数据工程方法，帮助开发者评估模型性能并进行有效的语料预处理和筛选。此外，还探索了提示工程和算法架构的创新设计，为模型的广泛应用提供了坚实的基础。

生态与实用工具

除了核心内容外，llm-action 项目也关注大模型的生态系统，提供了包括 AI 编译器、基础设施、LLMOps 等相关技术的介绍。此外，项目还提供了服务器基础环境的安装与调试指南，以及丰富的学习资源，助力开发者进一步提升自己的大模型开发能力。

结语

llm-action 项目致力于为大模型开发者和研究人员提供一站式资源，无论您是初学者还是资深从业者，都可以在这里找到适合自己的学习内容和工具，助力您的大模型项目从理论到实际落地的全过程。