源码屋整站源码营销和销售的区别

AI不会淘汰人类，但会淘汰不会用AI的人

框架对比：

特性/框架	官方GitHub	开发厂商	功能全面性	模型支持	训练加速	推理优化	易用性	适用场景	优势	劣势
LLaMA-Factory	https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory	个人开发者姚伟政（Yao Wei Zheng）、张弛峰（Zhang Chi Feng）等人开发	非常全面，支持多种模型类型（文本、多模态）、多种训练方式（预训练、微调、人类对齐）、优化算法丰富、支持推理引擎和实验监控	支持多种文本LLMs和多模态模型（如LLaVA、Palicemma、VI-VI等）	集成GaLore、BAdam等优化算法，加速效果显著	支持多种推理引擎（如Transformers、vLLM）	提供Model Hub可视化界面，支持无代码训练和部署，易于上手	多模态模型开发、需要全流程支持（预训练、微调、推理）	功能全面、优化算法丰富、加速效果显著、支持多模态模型	学习成本较高、功能繁多可能导致上手难度大
Unsloth	https://github.com/unslothai/unsloth	Daniel Han, Michael Han and Unsloth team	主要专注于模型微调阶段的加速和优化，功能相对单一	支持多种主流模型（如Llama、Mistral、Phi、Gemma、DeepSeek-R1等）	速度提升显著（2-5倍），显存占用减少50-80%，支持动态4-bit量化技术	专注于微调阶段，推理优化功能较少	主要面向技术用户，需要一定的技术背景	需要在有限硬件资源下高效微调大模型	微调速度快、显存占用低、支持多种主流模型	功能相对单一、主要面向微调阶段
MS-Swift	https://github.com/modelscope/ms-swift	ModelScope	功能全面，支持多种模型类型、多种训练方式、数据集丰富、支持分布式训练和界面训练	支持450+纯文本大模型、150+多模态大模型以及All-to-All全模态模型	支持多种分布式训练技术（如ZeRO2、ZeRO3），加速效果显著	支持多种推理优化技术	提供界面训练功能，易于上手	多模态模型开发、全流程支持、团队协作开发	功能全面、数据集丰富、支持分布式训练、界面训练	功能繁多、学习曲线陡峭
Megatron-LM	https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM	NVIDIA	专注于大规模Transformer模型的训练，功能相对单一	主要支持大规模Transformer模型	高效的训练性能和良好的扩展性	主要面向训练，推理优化功能较少	主要面向研究领域，使用门槛较高	大规模Transformer模型训练	大规模模型训练性能卓越	功能单一、主要面向训练
DeepSpeed	https://github.com/microsoft/DeepSpeed	微软	专注于分布式训练技术，功能相对单一	支持多种模型，但主要优化针对Transformer架构	非常强大的分布式训练加速能力，支持ZeRO数据并行、流水线并行等	支持模型从FP32转换为低精度（如BF16、QLoRA），加速推理	主要面向技术用户，需要一定的技术背景	分布式训练、大规模模型训练	分布式训练加速能力强、内存优化显著	功能单一、主要面向训练

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDI1Mzc1Nw==&mid=2247496189&idx=3&sn=fc76f0d86be9269872c3ea8de9177ca9