Code ouvert. Horizons nouveaux.

Unsloth est une application de bureau et un framework permettant d'exécuter et d'entraîner des modèles de langage (LLM) et des modèles de diffusion localement sur Windows, macOS et Linux.

Troy est un outil CLI pour le fine-tuning et le preference-tuning de LLMs localement sur les Macs Apple Silicon. Basé sur MLX, il permet d'entraîner des modèles via une simple configuration YAML, sans cloud ni CUDA.

Oumi est une plateforme open source couvrant tout le cycle de vie des modèles de fondation : préparation des données, entraînement et affinage (SFT, LoRA, QLoRA, GRPO), évaluation, synthèse de données avec des juges LLM, et déploiement via vLLM/SGLang, avec une CLI et le lancement de tâches cloud.

LlamaFactory est un framework Python pour le fine-tuning efficace de plus de 100 grands modèles de langage et multimodaux, offrant une CLI sans code, une interface Web Gradio, LoRA/QLoRA et plusieurs algorithmes d'entraînement.

PEFT est une bibliothèque fournissant des méthodes de réglage fin efficace des paramètres (Parameter-Efficient Fine-Tuning) pour adapter les grands modèles pré-entraînés avec des coûts de calcul et de stockage minimaux.

LlamaIndex est un framework de données open-source conçu pour créer des applications agentiques en augmentant les LLM avec des données privées.