Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
Le livre de recettes officiel de Meta pour les scripts et les notebooks pour le fine-tuning, l'évaluation et le déploiement des modèles Llama.
| Catégorie | Ajustement fin |
| Type | Recettes & scripts |
| Licence | MIT |
| S'exécute localement | Oui |
| Construit avec | Python |
| Niveau de compétence | Intermédiaire |
| Meilleur pour | fine-tuning des modèles Llama de la manière supportée |
Autres outils d'ajustement open-source à comparer :
UnslothAjustez les LLM 2x plus vite sur un GPU
AxolotlAjustement basé sur la configuration pour de nombreux modèles
LLaMA-FactoryAjustez 100+ modèles avec une interface utilisateur
PEFTLoRA et amis de Hugging Face
TRLAligner les LLMs (SFT, DPO, PPO)
TorchtuneRecettes post-formation hackables, natives de PyTorch
ms-swiftAffinez plus de 500 LLMs et VLMsLe Llama Cookbook est gratuit et open-source (licence MIT), vous pouvez donc l'utiliser, l'héberger vous-même et le modifier sans frais.
Oui. Llama Cookbook est conçu pour fonctionner sur votre propre machine ou serveur, gardant vos données privées.
Les alternatives open-source populaires incluent Unsloth, Axolotl, LLaMA-Factory. Consultez les comparaisons ci-dessus pour choisir.
Parcourez le répertoire complet des outils, modèles et projets d'IA open-source — mis à jour quotidiennement.
Parcourez tous les outils →