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一、预训练框架
1. 大规模分布式训练框架
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| Megatron-LM | 3D并行训练、FlashAttention支持、Transformer架构优化（NVIDIA生态） | NVIDIA/Megatron-LM |
| DeepSpeed | ZeRO优化系列、3D并行、RLHF全流程支持（微软生态） | microsoft/DeepSpeed |
| ColossalAI | 多维并行、Gemini内存管理、自动并行策略（国产最优方案） | hpcaitech/ColossalAI |
| BMTrain | 中文模型优化、ZeRO实现、显存优化（OpenBMB生态） | OpenBMB/BMTrain |
| Alpa | 自动并行训练、JAX/TPU原生支持（学术研究友好） | alpa-projects/alpa |
| FastMoE | MoE架构专用、动态路由优化（混合专家模型首选） | laekov/fastmoe |
2. 通用训练框架
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| Fairseq | 序列模型优化、多任务支持（Meta官方框架） | facebookresearch/fairseq |
| PaddlePaddle | 全栈支持、产业级优化（百度飞桨生态） | PaddlePaddle/Paddle |
| MindSpore | 端边云协同、自动并行（华为昇腾生态） | mindspore-ai/mindspore |
| OneFlow | 分布式训练、静态图优化（国产高性能框架） | Oneflow-Inc/oneflow |
| JAX/Flax | 函数式编程、TPU原生优化（Google科研生态） | google/jax |
3. 预训练工具链
| 工具名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| Transformers | 集成数万预训练模型、多模态支持（Hugging Face生态核心） | huggingface/transformers |
| ModelScope | 模型仓库+训练平台（阿里巴巴多模态生态） | modelscope/modelscope |
| FairScale | 分布式训练、显存优化（Meta官方工具） | facebookresearch/fairscale |
二、微调框架
1. 全参数微调框架
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| LitGPT | FSDP支持、量化训练、全流程管理（Lightning AI官方方案） | Lightning-AI/lit-gpt |
| DeepSpeed-Chat | RLHF全流程优化、混合并行（微软对话模型专用） | microsoft/DeepSpeed-Chat |
| MosaicML | 算法优化、云端训练（商业级SaaS方案） | mosaicml/composer |
2. 参数高效微调（PEFT）
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| PEFT | LoRA/QLoRA/AdaLoRA、Prefix Tuning（Hugging Face官方库） | huggingface/peft |
| OpenDelta | Delta Tuning、多模态适配器（清华NLP组） | thunlp/OpenDelta |
| S-LoRA | 服务化LoRA、动态批处理（Stanford优化方案） | S-LoRA/S-LoRA |
3. 指令微调框架
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| LLaMA-Factory | 多模型支持、RLHF集成（社区最活跃框架） | hiyouga/LLaMA-Factory |
| Chinese-LLaMA-Alpaca | 中文指令优化、词表扩展（中文领域首选） | ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca |
| TRL | RLHF训练、PPO/DPO实现（Hugging Face官方方案） | huggingface/trl |
4. 量化训练框架
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| GPTQ | 低比特量化、训练后优化（IST-DASLab方案） | IST-DASLab/gptq |
| QLoRA | 量化LoRA、显存占用优化（华盛顿大学方案） | artidoro/qlora |
| BitsAndBytes | 8bit优化、量化训练（Tim Dettmers主导） | TimDettmers/bitsandbytes |
三、支撑工具链
1. 推理优化框架
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| vLLM | PagedAttention、高吞吐推理（工业级首选） | vllm-project/vllm |
| TensorRT-LLM | NVIDIA硬件优化、低延迟推理（企业级部署） | NVIDIA/TensorRT-LLM |
| llama.cpp | CPU推理、GGUF量化（边缘计算首选） | ggerganov/llama.cpp |
2. 评估与基准测试
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| OpenCompass | 多维度评估、性能分析（上海AI Lab） | InternLM/opencompass |
| LM-Evaluation-Harness | 标准测试集、跨模型对比（EleutherAI） | EleutherAI/lm-evaluation-harness |
3. 数据处理工具
| 工具名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| Datasets | 数据加载与预处理（Hugging Face生态） | huggingface/datasets |
| WebDataset | 流式处理、超大规模数据支持 | webdataset/webdataset |
4. 分布式训练支持
| 框架名称 | 核心能力 | GitHub地址 |
|---|---|---|
| Ray | 资源调度、分布式计算（UC Berkeley方案） | ray-project/ray |
| Horovod | 多框架支持、易用性优化（Uber开源） | horovod/horovod |
四、选型指南
预训练场景
- 超大规模训练：DeepSpeed（ZeRO优化） + Megatron-LM（模型并行）
- 国产化需求：ColossalAI（多维并行） + PaddlePaddle（产业级支持）
- 学术研究：JAX/Flax（函数式编程） + Fairseq（序列模型优化）
微调场景
- 参数高效：PEFT（LoRA/QLoRA） + OpenDelta（多任务适配）
- 中文优化：Chinese-LLaMA-Alpaca（指令微调） + ChatGLM-Tuning（清华方案）
- 工业级部署：vLLM（高吞吐） + TensorRT-LLM（NVIDIA硬件加速）
工具链补充
- 数据处理：Datasets（标准化） + WebDataset（流式处理）
- 量化压缩：GPTQ（训练后量化） + QLoRA（微调量化）
本清单覆盖 GitHub Star > 1k 的主流框架，按技术栈和场景分类，持续跟踪最新技术演进。
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