Дообучение LLM в 2 раза быстрее при на 70% меньшем расходе VRAM: хватит и одной видеокарты.
Higgsfield
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters
- Категория
- 🏋️ Обучение, дообучение и MLOps
- Репозиторий
- higgsfield-ai/higgsfield
- Звёзды
- ★ 6 066
- Форки
- 1 108
- Язык
- Jupyter Notebook
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последнее обновление
- 2026-10-07
- Переходы
- 0
LlamaLLMPyTorch
Похожие проекты
Единое и эффективное дообучение более 100 LLM с веб-интерфейсом без кода; самый популярный в Китае инструмент дообучения.
Единый вычислительный движок для ИИ: распределённое обучение, подбор параметров, инференс и сервинг.
机器学习与 GenAI 生命周期管理平台，含追踪与评测。
🧠 Train a 64M-parameter LLM from scratch in just 2h!
微软的深度学习优化库，让分布式训练与推理简单高效。