Lightning-AI/litgpt

20+ high-performance LLMs with recipes to pretrain, finetune and deploy at scale.

Обучение⭐ 13 673Pythonпоследний релиз: v0.5.13
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

LitGPT — это библиотека для PyTorch, предоставляющая готовые реализации более чем 20 больших языковых моделей (LLM) с оптимизированными рецептами для их предобучения, дообучения и развертывания.

Зачем нужен

Инструмент позволяет разработчикам быстро запускать LLM на GPU/TPU, минимизируя потребление памяти и максимизируя скорость работы за счет реализации моделей с нуля без лишних абстракций. Он полезен для тех, кто хочет контролировать процесс обучения и инференса, избегая сложностей стандартных фреймворков, и использовать готовые конфигурации для enterprise-масштаба.

Что можно реализовать

  • Быстрый запуск инференса для моделей вроде Llama 3, Phi 4 или Qwen2.5 с поддержкой квантования (fp4/8/16/32) для работы на GPU с малым объемом памяти.
  • Дообучение (finetuning) LLM с использованием методов LoRA, QLoRA или Adapter на одном или множестве GPU/TPU.
  • Предобучение (pretrain) моделей с нуля или продолжение обучения существующих с использованием оптимизированных YAML-рецептов.
  • Развертывание (deploy) оптимизированных моделей в продакшене с минимальными задержками.

Ключевые возможности

  • Реализация моделей с нуля (from scratch) без абстракций для полного контроля и высокой производительности.
  • Поддержка масштабирования на 1–1000+ GPU/TPU с использованием FSDP.
  • Встроенная поддержка Flash Attention и различных методов квантования для снижения требований к памяти.
  • Готовые оптимизированные рецепты (YAML) для pretrain, finetune и deploy, протестированные на enterprise-уровне.
  • Лицензия Apache 2.0, разрешающая неограниченное коммерческое использование.

👤 Кому подойдёт: Разработчики ML, инженеры по машинному обучению и исследователи, работающие с PyTorch, которым нужна высокая производительность, контроль над архитектурой и готовые решения для масштабирования LLM.

Релизы

v0.5.13minor
🕐 2 мес назад · релиз на GitHub ↗

Исправления для Gemma-3, DeepSeek-V3 и Mistral, поддержка YaRN, интеграция LitLogger и миграция CI на uv.

  • Fixed: Исправлена конвертация чекпоинтов Gemma-3 и вычисление индексов LoRA.
  • Added: Добавлена поддержка YaRN и rope_interleave для DeepSeek-V3.
  • Added: Добавлен LitLogger для отслеживания экспериментов в Lightning.ai.
  • Fixed: Исправлены базовые параметры RoPE для всех конфигураций Mistral.
  • Fixed: Устранена ошибка Greedy decoding при temperature=0 и фикс для Qwen3.
  • CI-пайплайны переведены на пакетный менеджер uv, обновлены зависимости.