详细介绍
LMFlow 是一个面向大规模基础模型的可扩展微调与推理工具箱，提供从数据准备、微调、评估到部署的端到端解决方案。项目包含丰富的示例、模板与基准工具，支持多种加速与内存优化策略。
主要特性
- 支持多种微调方法（Full FT、LoRA、QLoRA、LISA 等）与自定义优化器。
- 加速与内存优化：Flash Attention、vLLM、Deepspeed、Gradient Checkpointing、Sequence/Position 插值等。
- 提供 Model Zoo、Benchmark 与可复现的教程与 Colab 示例。
使用场景
- 在研究与工程中搭建可复现的微调流水线与基准测试。
- 在资源受限的环境中使用 LISA/QLoRA 等技术进行高效微调。
- 快速将微调模型部署为聊天或推理服务（包括 Gradio 示例与 vLLM 集成）。
技术特点
- 以 Python 为主的实现并配套详细文档与示例（文档站点： https://optimalscale.github.io/LMFlow/ ）。
- 支持从 Hugging Face、S3 等加载数据，并提供多种硬件/软件环境的安装说明。
- 项目采用 Apache-2.0 许可证，社区活跃，更新频繁。