LMFlow: 优化大型语言模型微调的工具箱

LMFlow 提供了一个可扩展、便捷且高效的工具箱，专为大型机器学习模型的微调设计，旨在为整个社区提供用户友好、快速可靠的服务。它通过定义插件，允许在几行代码中链式组合，同时，其自动化的插件计划功能简化了开发流程。

快速入门

安装LMFlow

选择你偏好的编程语言（C#、Python、Java）：

• C#: 创建新的控制台应用，添加NuGet包 Microsoft.SemanticKernel，复制代码并替换API密钥等配置，运行应用。
• Python: 安装pip包，创建新脚本，设置环境变量，运行脚本。
• Java: 克隆仓库，遵循指南操作。

    
 

  
  复制
 
    
git clone https://github.com/OptimalScale/LMFlow.git
cd LMFlow
conda create -n lmflow python=3.9 -y
conda activate lmflow
conda install mpi4py
bash install.sh

git clone https://github.com/OptimalScale/LMFlow.git<br />
cd LMFlow<br />
conda create -n lmflow python=3.9 -y<br />
conda activate lmflow<br />
conda install mpi4py<br />
bash install.sh<br />

Visual Studio Code 扩展
LMFlow的Visual Studio Code扩展使得设计和测试语义函数变得容易。该扩展提供了一个界面用于设计语义函数，并允许您通过现有模型和数据测试它们。
使用LMFlow SDK，我发现它极大地简化了与LLMs的集成过程。通过定义和链接插件，能够快速构建出功能强大的应用。计划器功能自动为用户生成和执行计划的能力，使得创建复杂的自动化任务变得简单高效。


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文章标题：LMFlow: 优化大型语言模型微调的工具箱
                        
文章链接：https://yuntunft.cn/38146.html
                        
更新时间：2024年07月05日