lmms-finetune
Une base de code minimale pour le finetuning de grands modèles multimodaux, prenant en charge llava-1.5/1.6, llava-interleave, llava-next-video, llava-onevision, llama-3.2-vision, qwen-vl, qwen2-vl, phi3-v, etc.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentUne base de code minimale pour le finetuning de grands modèles multimodaux, prenant en charge llava-1.5/1.6, llava-interleave, llava-next-video, llava-onevision, llama-3.2-vision, qwen-vl, qwen2-vl, phi3-v, etc.
lmms-finetune compte 373 étoiles sur GitHub. Il a été forké 44 fois. lmms-finetune est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. lmms-finetune est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : finetuning, foundation-models, instruction-tuning, large-language-model.
Qu'est-ce que lmms-finetune ?
Une base de code minimale pour le finetuning de grands modèles multimodaux, prenant en charge llava-1.5/1.6, llava-interleave, llava-next-video, llava-onevision, llama-3.2-vision, qwen-vl, qwen2-vl, phi3-v, etc.
lmms-finetune est-il open source ?
lmms-finetune est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
lmms-finetune est-il gratuit ?
Oui. lmms-finetune est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est lmms-finetune ?
lmms-finetune est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage lmms-finetune est-il écrit ?
lmms-finetune est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/zjysteven-lmms-finetune.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.