DataTunerX¶

DataTunerX（DTX） 设计为与分布式计算框架集成的云原生解决方案。利用可扩展的 GPU 资源，它是一个专为高效微调 LLMs 而构建的平台，重点放在实用性上。其核心优势在于促进批量微调任务，使用户能够在单个实验中同时进行多个任务。 DTX 包含了数据集管理、超参数控制、微调工作流、模型管理、模型评估、模型比较推断和模块化插件系统等基本功能。

技术栈 ：

DTX 基于云原生原则构建，采用包含不同 自定义资源定义（CRDs） 和 控制器 逻辑的各种运算符。主要使用 Go 进行开发，实现利用operator-sdk工具包。在Kubernetes（K8s）环境中运行， DTX 依赖于 CRD 开发和管理的运算符模式。此外， DTX 与kuberay集成，以利用分布式执行和推断能力。

状态：

v0.1.0 - 早期开发阶段。有关最近更新的详细信息，请参阅CHANGELOG。

快速演示和更多文档 ：

演示
文档（即将推出）

屏幕截图 ：

DTX 能做什么？ 💪¶

DTX 为用户提供了一套功能强大的功能，旨在高效微调大型语言模型。了解使 DTX 成为一个多功能平台的功能：

数据集管理 🗄️¶

通过支持 S3 协议（ http 即将推出）和本地数据集上传，轻松管理数据集。数据集以测试、验证和训练等拆分方式组织。此外，特征映射增强了微调作业的灵活性。

微调实验 🧪¶

通过创建多个微调作业进行微调实验。每个作业可以使用不同的 llms、数据集和超参数。通过实验的评估单元对微调模型进行统一评估，以识别微调结果。

作业洞察 📊¶

深入了解实验中每个微调作业。探索作业详细信息、日志和度量可视化，包括学习率趋势、训练损失等。

模型存储库 🗃️¶

将 LLMs 存储在模型存储库中，便于有效管理和部署推断服务。

超参数组管理 🧰¶

利用丰富的参数配置系统，支持多样化的参数和基于模板的区分。

推断服务 🚀¶

部署多个模型的推断服务，便于直观比较和选择表现最佳的模型。

插件系统 🧩¶

利用数据集和评估单元的插件系统，使用户能够集成专门的数据集和评估方法，以满足其独特需求。

为什么选择 DTX？ 🤔¶

DTX 是微调大型语言模型的首选选择，提供独特的优势，解决自然语言处理中的关键挑战：

优化资源利用 🚀¶

高效 GPU 集成： 与分布式计算框架无缝集成，确保在资源受限环境中充分利用可扩展的 GPU 资源。

流畅批量微调 🔄¶

并发任务执行： 擅长批量微调，能够同时执行多个任务，增强工作流效率和整体生产力。

丰富的功能集满足各种需求 🧰¶

多样能力： 从数据集管理到模型管理， DTX 提供了一套全面的功能集，满足多样化的微调需求。

简化实验降低门槛 🧪¶

用户友好的实验： 让用户轻松进行拥有不同模型、数据集和超参数的微调实验。这降低了对具有不同技能水平的用户的入门门槛。

总之， DTX 在资源优化、数据管理、工作流效率和可访问性等方面有针对性地解决了挑战，使其成为高效自然语言处理任务的理想解决方案。

参考资料 🙌¶

GitHub 上的 DataTunerX 存储库
Ray 项目：一个开源的分布式计算框架，可以轻松扩展和并行化应用程序。
KubeRay：Ray 与 Kubernetes 的集成，实现在 Kubernetes 集群上高效的分布式计算。
Operator SDK：用于构建 Kubernetes 运算符的工具包，这些运算符是自动化管理 Kubernetes 集群中自定义资源的应用程序。
LLaMA-Factory：一个易于使用的 llm 微调框架。

欢迎探索这些项目，深入了解可能影响或启发本项目的技术和概念。