llm-action

llm-action 是一个综合性项目，涵盖了从大模型（Large Language Models, LLMs）的训练、微调、推理到压缩等一系列处理流程。它是为了帮助开发者和研究者们更便捷地使用和实践大模型相关的技术，尤其是在不同的应用场景下，如何高效地调整和优化模型。llm-action 在 GitHub 上提供了丰富的教程、代码示例和技术文档，适合不同水平的用户学习和应用。

使用场景：

• 大模型的训练实战：如果你是一个数据科学家或ML工程师，打算从头开始或在现有基础上训练一个大型语言模型（如GPT、BERT等），llm-action 提供了从基本设置到高级优化的详细指南。
• 高效的参数微调：针对特定任务需要对预训练大模型进行微调时，llm-action 介绍了如何使用技巧如LoRA、Prompt Tuning等，进行参数高效微调。
• 分布式训练技术：对于需要在多个GPU上并行训练模型以缩短训练时间的情况，llm-action 提供了如何利用分布式训练并行技术的指导。
• 模型推理优化：如果你需要将训练好的模型部署到生产环境中，llm-action 涵盖了模型推理框架的选择和优化技术，如TensorRT和Triton等。
• 大模型压缩：当模型大小或推理时间成为限制时，可通过量化、剪枝、知识蒸馏等技术减小模型大小和加速推理过程，llm-action 提供了相关方法和实践。

此外，llm-action 还围绕大模型开发涉及的算法架构、国产化适配、AI编译器等更广泛的议题提供了资源。无论是学术研究人员、算法工程师还是业界开发者，都能从这个项目中找到有用的指导和灵感。

人们在面对想要开发、优化、压缩或部署大模型到特定硬件平台时，llm-action 提供了一站式的解决方案和丰富的学习资源，是进入和深入大模型领域的宝贵工具。