EasyLM

一句话定位

一个基于JAX/Flax的简单可扩展大语言模型训练框架，让LLM开发变得轻松高效。

核心价值

• 一站式解决大语言模型的预训练、微调、评估和服务全流程
• 利用JAX的pjit功能，可扩展到数百个TPU/GPU加速器进行训练
• 基于Hugging Face的transformers和datasets构建，易于使用和定制

功能亮点

• 支持LLaMA、LLaMA 2、LLaMA 3等多种主流模型
• 多TPU/GPU训练支持，包括单主机和多主机训练
• 与Google Cloud TPU Pods兼容，支持大规模分布式训练
• 提供OpenLLaMA和Koala聊天机器人等预训练模型

适用人群

• AI研究人员和开发者
• 大语言模型训练爱好者
• 需要大规模LLM训练的企业和研究机构
• JAX/Flax框架使用者

使用场景

• 大语言模型的预训练和微调
• 多GPU/TPU环境下的分布式训练
• 构建自定义的聊天机器人和语言模型应用
• 学术研究和商业应用中的LLM开发

综合说明

EasyLM是一个专为简化大语言模型开发而设计的开源框架，通过JAX/Flax技术栈提供高性能的训练能力。它特别适合需要在多加速器环境下进行大规模语言模型训练的用户，提供了从数据准备到模型服务的完整解决方案。