Сравнение фреймворков для тонкой настройки ИИ: Unsloth, Axolotl, TRL и LLaMA-Factory — скорость, VRAM и многопроцессорность
Meta
Unsloth
Hugging Face
LLaMA-Factory (hiyouga)
Авторы провели сравнение четырёх популярных фреймворков для тонкой настройки больших языковых моделей: Unsloth, Axolotl, TRL и LLaMA-Factory. Основное внимание уделялось скорости обучения, потреблению видеопамяти (VRAM) и поддержке нескольких GPU. Результаты помогут разработчикам выбрать оптимальный инструмент для своих задач.
В статье представлено сравнение четырёх фреймворков для тонкой настройки больших языковых моделей: Unsloth, Axolotl, TRL (от Hugging Face) и LLaMA-Factory. Исследователи протестировали их на задачах дообучения, измеряя скорость обучения и объём используемой видеопамяти (VRAM) на одном GPU, а также производительность при распределении обучения на несколько GPU. Каждый фреймворк показал свои
Показать ещё ↓
- Сокращения
- GPU = Graphics Processing Unit — графический процессор
- VRAM = Video Random Access Memory — видеопамять с произвольным доступом
Источник: Meta AI (GNews) —
оригинал