LMFlow: 优化大型语言模型微调的工具箱

LMFlow是一个为大型语言模型(LLMs)微调与推理提供的高效工具箱,支持与OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等平台集成。
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介绍

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。

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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。
    
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

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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