大语言模型（Large Language Models, LLMs）推动了人工智能的革命，但将模型从预训练状态转化为可用于生产的应用，过程极为复杂。

本文系统梳理了11个关键的开源框架，覆盖了LLM全生命周期的各个环节，从微调到服务再到部署。

我们将深入探讨如Hugging Face Transformers等基础工具，DeepSpeed与Unsloth等内存优化利器，以及LLaMA Factory等综合工具包。

在部署方面，文章涵盖了高性能推理服务器（如VLLM与LiteLLM），以及简化多云环境部署的平台（如OpenLLM与SkyPilot）。

无论你需要降低显存（VRAM）消耗、利用LoRA加速训练，还是以OpenAI兼容API服务模型，本文都将帮助你梳理技术脉络，选出最适合你项目的框架。

1. Hugging Face Transformers：通用语言模型微调的主流框架

Hugging Face Transformers 提供了 Trainer API，具备丰富的训练功能，可对Hub上的任意模型进行微调。

Trainer 是专为Transformers模型设计的优化训练循环，无需手写训练代码即可快速上手。其TrainingArguments支持梯度累积、混合精度、训练指标报告与日志等多种功能。

2. DeepSpeed：微软推出的内存优化与多GPU微调框架

DeepSpeed 让ChatGPT类模型训练“一键启动”，在所有规模下实现15倍于SOTA RLHF系统的加速与显著成本降低。

DeepSpeed 是一套易用的深度学习优化软件，兼顾训练与推理的极致规模与速度。其主要特性包括：

• 支持数十亿乃至万亿参数的稠密/稀疏模型训练与推理
• 实现卓越的系统吞吐量，轻松扩展至数千GPU
• 支持资源受限GPU系统的训练/推理
• 推理延迟极低、吞吐极高
• 极致压缩，实现推理延迟与模型体积的双重降低，成本极低

3. LLaMA Factory：支持多种加速方法、适配器、分布式训练与量化的完整微调工具包

LLaMA Factory 是一款高效易用的大模型训练与微调平台。无需编写代码，即可在本地微调数百种预训练模型。其主要功能包括：

• 模型支持：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi等
• 训练器：增量预训练、多模态/指令微调、奖励模型训练、PPO、DPO、KTO、ORPO等
• 计算精度：16位全参数微调、冻结微调、LoRA微调，以及基于AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ的2/3/4/5/6/8位QLoRA微调
• 优化算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA等
• 加速算子：FlashAttention-2、Unsloth
• 推理引擎：Transformers、vLLM
• 实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow、SwanLab等

4. Unsloth：专注于低显存高效微调，号称速度提升2倍、内存节省70–80%

Unsloth 让你在本地或Google Colab、Kaggle等平台轻松训练Llama 3等模型。其涵盖了模型加载、量化、训练、评估、运行、保存、导出及与Ollama、llama.cpp、vLLM等推理引擎的集成。

Unsloth的核心优势在于其深度参与主流模型的关键bug修复，与Mistral（Devstral）、Qwen3、Meta（Llama 4）、Google（Gemma 1–3）、微软（Phi-3/4）等团队直接合作，推动了准确率、稳定性与prompt处理的提升。

修复内容包括Llama 4准确率提升2%、RoPE与chat模板修正、Gemma 3未初始化权重识别等，并持续维护与更新模型模板/分词器。

5. Colossal AI：通过强大的并行训练策略与内存优化，让LLM更便宜、更快、更易用

Colossal-AI 提供了丰富的并行组件，旨在让分布式深度学习模型的编写如同在本地笔记本上一样简单。用户可通过友好工具，几行代码即可启动分布式训练与推理。

6. Axolotl：通过YAML配置文件实现后训练调整，支持全量微调与多种适配器

Axolotl 致力于简化各类AI模型的后训练流程。其主要特性包括：

• 多模型支持：支持LLaMA、Mistral、Mixtral、Pythia等多种模型，兼容HuggingFace transformers因果语言模型
• 训练方法：全量微调、LoRA、QLoRA、GPTQ、QAT、偏好微调（DPO、IPO、KTO、ORPO）、强化学习（GRPO）、多模态、奖励建模（RM/PRM）
• 易用配置：单一YAML文件贯穿数据预处理、训练、评估、量化与推理
• 性能优化：Multipacking、Flash Attention、Xformers、Flex Attention、Liger Kernel、Cut Cross Entropy、序列并行（SP）、LoRA优化、多GPU训练（FSDP1/2、DeepSpeed）、多节点训练（Torchrun、Ray）等
• 灵活数据集处理：支持本地、HuggingFace及云端（S3、Azure、GCP、OCI）数据集加载
• 云原生：官方提供Docker镜像与PyPI包，适配云平台与本地硬件

7. LiteLLM：轻量级高性能推理与服务框架，支持Flash Attention等技术

LiteLLM 是一款开源LLM网关，GitHub Star数超2.4万，被Rocket Money、Samsara、Lemonade、Adobe等公司采用。LiteLLM 提供开源Python SDK与FastAPI服务器，支持以OpenAI格式调用100+ LLM API（Bedrock、Azure、OpenAI、VertexAI、Cohere、Anthropic等）。

8. VLLM：支持轻量推理、OpenAI风格API与高级内存管理的推理引擎

vLLM 是一款高效易用的LLM推理与服务库。最初由加州大学伯克利分校Sky Computing Lab开发，现已成为学术与工业界共同推动的社区项目。

vLLM的主要优势：

• 业界领先的服务吞吐量
• 通过PagedAttention高效管理注意力KV内存
• 持续批处理请求
• CUDA/HIP图加速模型执行
• 支持GPTQ、AWQ、INT4、INT8、FP8等量化
• 集成FlashAttention、FlashInfer等优化CUDA内核
• 支持推测解码、分块预填充

vLLM的灵活性与易用性：

• 与HuggingFace模型无缝集成
• 高吞吐推理，支持并行采样、束搜索等多种解码算法
• 支持张量并行与流水线并行的分布式推理
• 支持流式输出
• OpenAI兼容API服务器
• 支持NVIDIA GPU、AMD CPU/GPU、Intel CPU、Gaudi®加速器、IBM Power CPU、TPU、AWS Trainium/Inferentia等多种硬件
• 支持前缀缓存、多LoRA

9. OpenLLM：统一API（REST/gRPC）与BentoML无缝集成的模型服务与部署平台

OpenLLM 让开发者可通过单条命令，将任意开源LLM（如Llama 3.3、Qwen2.5、Phi3等，详见支持模型列表）或自定义模型以OpenAI兼容API形式运行。

其特性包括内置聊天UI、业界领先的推理后端，以及通过Docker、Kubernetes与BentoCloud实现企业级云部署的简化流程。

10. FastChat：端到端的聊天型大模型训练与服务框架

FastChat 是一款开放平台，支持聊天型大模型的训练、服务与评测。

• FastChat 驱动了Chatbot Arena（lmarena.ai），为70+ LLM提供超千万次聊天服务
• Chatbot Arena已收集150万+人类投票，形成在线LLM Elo排行榜

FastChat核心特性包括：

• 支持SOTA模型（如Vicuna、MT-Bench）的训练与评测代码
• 分布式多模型服务系统，配备Web UI与OpenAI兼容RESTful API

11. SkyPilot：通过统一接口在AWS、GCP、Azure与Kubernetes等多云环境运行AI任务

SkyPilot 是一款开源框架，支持在任意基础设施上运行AI与批量作业。其对AI用户极为友好：

• 可在自有基础设施上快速启动计算资源
• 环境与作业即代码——简单且可移植
• 作业管理便捷：队列、运行、自动恢复

SkyPilot统一多集群、多云与多硬件：

• 单一接口管理预留GPU、Kubernetes集群及16+云平台
• 灵活调度GPU、TPU、CPU，支持自动重试
• 团队部署与资源共享

SkyPilot助力降本增效，提升GPU可用性：

• Autostop：自动清理空闲资源
• Spot实例支持：节省3–6倍成本，支持抢占自动恢复
• 智能调度：自动选择最便宜、最可用的基础设施运行作业

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

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