llmtools

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大语言模型的微调通常被默认需要多卡集群，而llmtools偏偏反其道而行，瞄准的是一张普通消费级显卡和捉襟见肘的显存。它实现了康奈尔大学提出的ModuLoRA算法，把低精度LoRA微调与模块化量化器结合起来，让训练可以在2比特、3比特或4比特精度下进行，不必动用完整权重。同一套代码还能加载量化后的模型并执行生成，API风格与Hugging Face高度一致，熟悉transformers的开发者几乎不用重新学习就能上手。这个项目带有明显的研究性质，不是打磨过的商业产品，功能范围聚焦，边角可能有些粗糙；但对于想探索低资源微调到底能走多远的团队来说，它是少数几个把这一思路真正落地的实现之一。