常见的六种大语言模型微调框架
六大主流微调框架详细解析
| 框架 | 简介 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
| Hugging Face PEFT | 专注于「参数高效微调」（LoRA、Prefix、Prompt-tuning等）的小型库，直接挂在Transformers上用。 | 简单稳定，兼容性好，文档丰富，适配各种小模型到中型模型。 | 不自带训练流程，需要自己搭 Trainer，灵活但略麻烦。 |
| Kiln | Hugging Face官方出的一站式微调套件（包含训练+QLoRA量化+推理部署一条龙）。 | 极简易用，自动配置，不用管底层细节，部署也帮你做好。 | 自定义性较弱，适合标准场景，不适合深度魔改。 |
| LLaMA-Factory | 社区做的LLaMA、Mistral系列快速微调开源框架，特别受中文圈欢迎。 | 配置文件清晰，支持LoRA、QLoRA各种模式，适配主流开源大模型。 | 定位偏「中文开源圈」，不如官方框架那样全球化，超大模型支持一般。 |
| Axolotl | 轻量化、超灵活的指令微调框架，可以自由定制dataset、分布式、存量参数等。 | 极度可定制，适合搞研究或者复杂场景实验。 | 上手有一定门槛，需要懂深一点的训练参数设置。 |
| Unsloth | 2024年爆火的超轻量QLoRA优化框架，极限提升微调速度，节省显存。 | 微调速度极快（最快可提升2-5倍），显存超低，非常适合消费级显卡。 | 还比较新，兼容性有时需要自己测试；大规模分布式训练支持一般。 |
| DeepSpeed | 微软出的重量级训练加速器，支持ZeRO、MoE、3D并行等超大规模技术。 | 可以训练千亿参数大模型，极限压缩显存，大规模分布式顶配神器。 | 配置复杂，新手上手困难，需要写大量json/yaml脚本；依赖环境偏重。 |
| Alpa | 斯坦福开发的高自动化分布式训练框架，优化跨机器超大模型训练。 | 自动切分计算图，跨机超大规模训练轻松搞定。 | 小规模（1-2张卡）不如DeepSpeed灵活，适合研究机构/大厂环境。 |
6大框架横向对比总结表
| 特性 | Hugging Face PEFT | Kiln | LLaMA-Factory | Axolotl | Unsloth | DeepSpeed / Alpa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 适用场景 | 通用参数高效微调 | 一键式训练+部署 | 快速搞定LLaMA/Mistral | 魔改自由实验 | 超轻量极快微调 | 超大模型、超多显卡训练 |
| 上手难度 | ⭐ | ⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 自由度 | ⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 显存优化 | LoRA/QLoRA | QLoRA集成 | LoRA/QLoRA可选 | LoRA/QLoRA灵活 | 4bit QLoRA极限版 | ZeRO / 3D并行 极限优化 |
| 分布式支持 | ❓（需配Trainer） | ❌（单机为主） | ❓（基本支持） | ✔️（fsdp/ddp） | ❓（单机强） | ✔️（主打分布式） |
| 适配大模型 | 中小模型 | 中小模型 | 中模型（LLaMA类） | 中小模型 | 中小模型 | 超大模型（百亿以上） |
| 代表优势 | 稳定，兼容广 | 傻瓜式训练部署 | 中文社区活跃 | 深度定制可玩性高 | 极致快、省资源 | 科研级大模型训练神器 |
真实项目怎么选？
| 情况 | 推荐 |
|---|---|
| 公司要搞小微调上线，想保险一点 | Kiln 或 PEFT |
| 自己本地1张4090，想练练QLoRA | Unsloth 或 LLaMA-Factory |
| 有8xA100服务器，搞科研大模型训练 | DeepSpeed 或 Alpa |
| 主要搞 LLaMA2/3、Mistral | LLaMA-Factory 或 Axolotl |
| 想最大自由折腾（自定义LoRA、Prefix、Prompt方式） | Axolotl + PEFT |
| 预算紧，想又快又省资源 | Unsloth |