オープンソース。新しい可能性。

Unslothは、Windows、macOS、Linuxで大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルをローカルに実行およびトレーニングするためのデスクトップアプリケーションおよびフレームワークです。

Troyは、Apple Silicon搭載Mac上でLLMのファインチューニングと選好チューニングをローカルで行うためのCLIツールです。MLXを利用し、クラウドやCUDAなしで、シンプルなYAML設定によりモデルを訓練できます。

Oumiは基盤モデルのライフサイクル全体を扱うApache-2.0のオープンソースプラットフォームです。データ準備、SFT・LoRA・QLoRA・GRPOなどの学習と微調整、評価、LLM-as-a-Judgeによるデータ合成、vLLM/SGLangでのデプロイ、CLIとクラウドジョブ起動を提供します。

LlamaFactoryは100以上の大規模言語モデルとマルチモーダルモデルの効率的なファインチューニングを可能にするPythonフレームワークで、ゼロコードCLI、Gradio Web UI、LoRA/QLoRA、複数の学習アルゴリズムを提供します。

PEFTは、計算コストとストレージコストを最小限に抑えて大規模な学習済みモデルを適応させるための、最先端のパラメータ効率的なファインチューニング手法を提供するライブラリです。

LlamaIndexは、プライベートデータでLLMを拡張し、エージェントアプリケーションを構築するために設計されたオープンソースのデータフレームワークです。