食谱概览

Recipes 是 torchtune 用户的主要入口点。 这些可以被视为可定制的、专注于单一任务的脚本，用于与 LLMs 进行交互，包括微调、 推理、评估和量化。

每个配方由三个部分组成：

• 可配置参数，通过yaml配置和命令行覆盖指定

• 配方脚本，入口点，将所有内容整合在一起，包括解析和验证配置、设置环境以及正确使用配方类

• Recipe类，微调所需的核心逻辑，通过一组API暴露

注意

要了解更多关于“recipes”概念的信息，请查看我们的技术深度解析：什么是食谱？。

微调

我们的食谱包括：

• 单设备LoRA微调.

• 单设备全微调

• 分布式全微调

• 分布式LoRA微调

• 直接偏好优化 (DPO)

• 近端策略优化 (PPO)

• 分布式量化感知训练 (QAT).

完整列表，请运行：

tune ls

注意

我们的食谱文档目前正在建设中。请随时在我们的跟踪器问题这里关注进展。