震撼！大模型一体化推训平台 开源！

一个功能强大的大语言模型(LLM)一体化推训平台，致力于为AI开发者和研究者提供完整的模型生命周期管理解决方案。

源代码

https://www.gitpp.com/unrealdb/projcet0710gvv0901

从模型管理到推理部署，从训练微调到性能评估， 将复杂的AI工作流程简化为直观易用的一体化平台。

模型管理

✨ 核心功能

🎯 模型管理

• 统一模型仓库
  : 支持HuggingFace模型库的无缝集成和本地模型管理
• 版本控制
  : 完整的模型版本管理和追踪功能
• 元数据管理
  : 详细的模型信息、标签和分类管理

🔥 模型推理

• 高性能推理
  : 基于vLLM引擎，提供高效的模型推理服务
• 实时API
  : RESTful API接口，支持多种推理模式
• 批量处理
  : 支持批量推理任务和异步处理

🎓 模型训练

• 一键微调
  : 集成Oumi框架，简化模型训练流程
• 配置管理
  : 灵活的训练配置和参数调优
• 训练监控
  : 实时训练进度监控和日志管理

📊 模型评估

• 多维度评估
  : 支持多种评估指标和基准测试
• 对比分析
  : 模型性能对比和可视化分析
• 报告生成
  : 自动生成详细的评估报告

💬 智能聊天

• 快捷聊天
  : 内置聊天界面，快速体验模型效果
• 多模型切换
  : 支持多个模型间的快速切换
• 对话历史
  : 完整的对话记录和管理

一个开源的 LLM全生命周期管理平台，旨在解决AI开发中模型管理分散、训练部署复杂、评估效率低等痛点。其核心目标包括：

• 一站式管理
  ：覆盖模型从训练、微调、评估到推理部署的全流程。
• 降低技术门槛
  ：通过可视化界面和自动化工具，简化复杂AI工作流。
• 支持研究与创新
  ：提供灵活的扩展接口，适配学术研究与工业级应用。

二、核心功能详解

1. 模型管理：统一存储与追踪

• 统一模型仓库
• 支持无缝集成 HuggingFace Hub，直接调用社区预训练模型（如LLaMA、GPT-NeoX）。
• 本地模型管理：上传、下载、删除模型文件，支持自定义存储路径。
• 版本控制
• 基于Git的版本管理，记录模型迭代历史，支持回滚至任意版本。
• 差异对比：可视化展示不同版本间的参数变化。
• 元数据管理
• 标签分类：按任务类型（文本生成、问答）、语言、规模等标注模型。
• 搜索过滤：通过关键词快速定位目标模型。

2. 模型推理：高性能与易用性

• 高性能推理引擎
• 基于 vLLM 优化，支持PagedAttention等内存管理技术，降低推理延迟。
• 多框架兼容：适配PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架。
• 实时API服务
• 提供RESTful API接口，支持同步/异步推理模式。
• 示例请求：

  bashcurl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "llama-7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'

• 批量处理
• 支持CSV/JSON文件批量输入，自动拆分任务并并行处理。
• 异步队列：高并发场景下自动调度任务优先级。

3. 模型训练：自动化与可定制

• 一键微调（Oumi框架集成）
• 预置LoRA、QLoRA等轻量化微调模板，仅需配置数据集路径即可启动训练。
• 支持自定义训练脚本，兼容HuggingFace Trainer API。
• 配置管理
• 图形化参数调整：学习率、批次大小、训练轮数等关键参数可视化配置。
• 环境隔离：通过Docker容器确保训练环境一致性。
• 训练监控
• 实时仪表盘：展示损失函数、准确率、GPU利用率等指标。
• 日志分析：支持TensorBoard集成，深入调试训练过程。

4. 模型评估：多维度与可视化

• 评估指标库
• 文本生成：BLEU、ROUGE、Perplexity。
• 问答任务：Exact Match、F1 Score。
• 自定义指标：支持通过Python函数扩展评估逻辑。
• 对比分析
• 并排展示多个模型的评估结果，高亮差异点。
• 雷达图/柱状图可视化：直观对比模型性能。
• 自动报告生成
• 导出PDF/HTML格式报告，包含评估数据、图表和结论建议。

5. 智能聊天：快速体验与交互

• 内置聊天界面
• 无需编码即可测试模型输出，支持流式响应（Typing效果）。
• 多轮对话管理：自动保存上下文历史。
• 多模型切换
• 一键切换不同模型或微调版本，对比生成效果。
• 对话历史管理
• 按时间/模型分类存储对话记录，支持导出为JSON/CSV。

三、技术亮点

1. 模块化设计

• 各功能组件（推理、训练、评估）解耦，可独立部署或扩展。

• 低资源占用
• 通过vLLM优化和量化技术（如GPTQ），支持在消费级GPU上运行7B/13B模型。
• 安全机制
• API密钥认证、数据加密传输、敏感操作二次确认。
• 扩展接口
• 插件系统：支持自定义数据加载器、评估指标、训练策略。
• Webhook通知：训练完成或推理失败时触发企业微信/Slack告警。

四、适用场景

• 学术研究
  ：快速验证新模型或微调策略，生成可复现的实验报告。
• 企业应用
  ：部署私有化大模型服务，保障数据安全与定制化需求。
• AI教育
  ：作为教学工具，帮助学生理解LLM训练与推理全流程。
• MLOps团队
  ：集成到CI/CD流水线，实现模型自动化测试与部署。




一个功能强大的大语言模型(LLM)一体化推训平台，致力于为AI开发者和研究者提供完整的模型生命周期管理解决方案。

源代码

https://www.gitpp.com/unrealdb/projcet0710gvv0901

从模型管理到推理部署，从训练微调到性能评估， 将复杂的AI工作流程简化为直观易用的一体化平台。