423A35C7/LLaMA-Factory
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@@ -49,7 +49,7 @@ https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/assets/16256802/ec36a9dd-37f4-4f72-81bd
- **集成方法**：（增量）预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练和 DPO 训练。
- **多种精度**：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。
- **先进算法**：DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、LoftQ 和 Agent 微调。
- **实用技巧**：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
- **实用技巧**：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune、rsLoRA 和 GaLore。
- **实验监控**：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
- **极速推理**：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。