LLM 微调框架

LLaMA-Factory

LLaMA-Factory 是一个低代码的大规模语言模型（Large Language Model，LLM）训练与微调平台。它支持多种模型种类，如LLaMA、LLaVA、Mistral等，以及多种训练算法，例如预训练、指令监督微调等。它还支持多种运算精度和优化算法，如16比特全参数微调、冻结微调、LoRA微调等。此外，LLaMA-Factory还集成了多种加速算子和推理引擎，如FlashAttention-2、Unsloth、Transformers和vLLM。

特点：

• 模型种类：支持多种预训练模型。
• 训练算法：提供多种训练和微调算法。
• 运算精度：支持多种精度的微调。
• 优化算法：集成多种优化算法。
• 加速算子：集成FlashAttention-2和Unsloth等加速算子。
• 推理引擎：支持Transformers和vLLM。

  适用场景：

• 适用于需要在本地完成上百种预训练模型的微调。
• 适合研究人员和开发者，旨在简化大型语言模型的微调、评估和部署过程。

  Unsloth

  Unsloth 是一个开源项目，它可以比HuggingFace快2-5倍地微调Llama 3、Mistral和Gemma语言模型，同时内存消耗减少80%。Unsloth的核心优势包括显著提升微调速度、大幅降低内存占用、保持模型精度、支持主流模型和开源免费。

  特点：

• 微调速度：比常规方法快2-5倍。
• 内存占用：节省80%内存。
• 模型精度：不会造成精度损失。
• 模型支持：支持Llama 3.1、Mistral、Phi-3、Gemma等。
• 易用性：提供beginner-friendly的Colab notebook。
• 开源免费：在GitHub上完全开源。

  适用场景：

• 适用于需要快速微调大型语言模型的用户。
• 适合在资源受限的环境中进行模型微调。

  Hugging Face Transformers

  Hugging Face Transformers 是一个非常全面的模型库，支持多种架构，包括但不限于BERT、GPT-2/3、T5等。它提供了丰富的API来处理各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。Transformers库易于使用，通过简单的API即可加载预训练模型并进行推理。

  特点：

• 广泛的模型支持：提供了一个非常全面的模型库。
• 易于使用：通过Transformers库，用户可以很容易地加载预训练模型并进行推理。
• 灵活的API：提供了丰富的API来处理各种NLP任务。
• 社区活跃：拥有庞大的开发者社区，不断更新新的模型和功能。

  适用场景：

• 适合需要快速原型开发和实验的研究者和开发者。
• 对于想要利用现成模型库和工具来构建应用的人非常适合。
• 支持从轻量级到大规模的各种模型。

  性能对比

  1. 在性能对比方面，Unsloth在微调速度和内存使用上具有显著优势。例如，在A100 40GB GPU上，使用Alpaca数据集进行微调时，Unsloth开源版本比Hugging Face快1.98倍，而Unsloth Pro版本甚至可以达到15.64倍的加速。在Tesla T4 GPU上，使用Alpaca数据集时，Unsloth开源版本比Hugging Face快1.69倍，Unsloth Pro版本可以达到8.3倍的加速。
  2. 在内存使用方面，Unsloth通常可以节省40-70%的GPU内存。这意味着可以在相同硬件上训练更大的模型或使用更大的批量大小。

  相比之下，Hugging Face Transformers提供了广泛的模型支持和易于使用的API，但在微调速度和内存使用上可能不如Unsloth。

  LLaMA-Factory则提供了一个平台，集成了多种模型、训练算法、运算精度和优化算法，适合需要在本地完成上百种预训练模型的微调的用户。

  总结

• LLaMA-Factory：适合需要在本地完成多种预训练模型微调的用户，提供了一个集成多种模型和算法的平台。
• Unsloth：在微调速度和内存使用上具有显著优势，适合需要快速微调大型语言模型的用户。
• Hugging Face Transformers：提供广泛的模型支持和易于使用的API，适合需要快速原型开发和实验的研究者和开发者。
• 用户应根据自己的需求和资源情况选择合适的框架。如果需要快速微调和低内存占用，Unsloth是一个很好的选择。如果需要一个集成多种模型和算法的平台，LLaMA-Factory可能更合适。如果需要广泛的模型支持和易于使用的API，Hugging Face Transformers是一个不错的选择。