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概要 LlamaEdgeは、ローカルまたはエッジデバイス上で大規模な言語モデル（LLM）を実行し、微調整するプロセスを簡素化するために設計されたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、Llama2ファミリーのモデルをサポートし、ユーザーが簡単にLLM推論アプリケーションを作成し、実行できるようにするOpenAI互換のAPIサービスを提供します。

包括的な紹介 Unslothは、大規模言語モデル（LLM）の微調整と学習のための効率的なツールを提供するために設計されたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、Llama、Mistral、Phi、Gemmaなどの有名なモデルを幅広くサポートしています。Unslothの主な特徴は、メモリ使用量を大幅に削減し、学習を高速化できることです。

概要 Bakeryは、AIスタートアップ、機械学習エンジニア、研究者向けに設計されたプラットフォームで、シンプルで効率的なAIモデルの微調整と収益化サービスを提供します。Bakeryを利用することで、ユーザーはコミュニティ主導のデータセットにアクセスしたり、独自のデータセットを作成またはアップロードしたり、モデルの設定を微調整したり、マーケティングしたりすることができます。

包括的な紹介 NVIDIA Garakは、大規模言語モデル（LLM）の脆弱性を検出するために特別に設計されたオープンソースツールです。Garakは、静的、動的、適応的なプロービングを通じて、イリュージョン、データ漏洩、ヒントインジェクション、エラーメッセージの生成、有害なコンテンツの生成など、複数の弱点についてモデルをチェックします。

包括的な紹介 ModelScope Swift（略してMS-Swift）は、大規模モデル（LLM）とマルチモーダル大規模モデル（MLLM）の微調整、推論、評価、およびデプロイのために設計された効率的な軽量インフラストラクチャです。このフレームワークは、400以上のLLMと100以上のMLLMをサポートし、モデルのトレーニングから評価まですべてを提供します。

概要 LLaMA-Factoryは、100以上の大規模言語モデル（LLM）の柔軟なカスタマイズと効率的な学習をサポートする、統一された効率的なファインチューニングフレームワークです。組み込みのLLaMA Boardウェブインターフェースを介して、ユーザーはコードを書くことなくモデルを微調整することができます。このフレームワークには、さまざまな高度なトレーニング...

一般的な紹介 Petalsは、BigScienceワークショップによって開発されたオープンソースプロジェクトで、分散コンピューティングアプローチによって大規模言語モデル（LLM）を実行します。ユーザーは、Llama 3.1、Mixtral、F...などのコンシューマーグレードのGPUやGoogle Colabを使って、自宅でLLMを実行し、微調整することができます。

包括的な紹介 Forefront AIは、オープンソースモデルのカスタマイズと展開に重点を置いた先進的なAIプラットフォームです。ユーザーは、GPT-4、GPT-3.5など、さまざまな強力なAIモデルを選択して微調整し、さまざまなタスク要件に対応させることができます。このプラットフォームは、PDF、Word、PPTなどのドキュメントをAIと一緒にアップロードすることをサポートしています。