Transformer Lab

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Transformer Lab:一个开源平台,无需编码即可在本地构建、微调和运行大型语言模型 (LLM)。下载数百个模型,跨硬件微调,聊天,评估等等。 0
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What is Transformer Lab?

Transformer Lab 是您的一站式开源工作区,用于高级大型语言模型 (LLM) 工程。无论您是研究人员、开发者还是 AI 爱好者,这款免费工具都能让您直接在您的计算机上与大型语言模型 (LLM) 交互、训练、微调和评估——无需订阅或云依赖。Transformer Lab 支持 GPU、TPU 和 Apple 硅芯片 (M1、M2、M3),旨在易于访问、灵活且功能强大。

关键特性

? 一键访问数百个模型
轻松下载并使用 Llama3、Phi3、Mistral 和 Gemma 等流行的 LLM。您还可以从 Huggingface 获取任何模型,提供无与伦比的灵活性。

? 跨硬件微调和训练
使用 Apple 硅芯片上的 MLX 或 GPU 上的 Huggingface 微调模型。无论您是在本地工作还是在云端工作,Transformer Lab 都能适应您的设置。

⚖️ 高级训练技术
尝试使用 RLHF(基于人类反馈的强化学习)、DPO、ORPO 和 SIMPO 来优化您的模型以适应特定任务。

? 交互式聊天和推理
与模型聊天,调整生成参数,并使用批量推理进行测试。预设提示和聊天记录使实验更加流畅。

? 检索增强生成 (RAG)
拖放文件以创建 RAG 工作流程,使您的 LLM 可以与您的文档交互。适用于 MLX、Huggingface 和其他引擎。

? 评估和比较模型
测试和基准测试 LLM 以了解其性能和适用性。

? 使用插件扩展
通过编写您自己的插件或使用现有插件来自定义 Transformer Lab。嵌入式 Monaco 代码编辑器使深入了解细节变得容易。

Transformer Lab 适用于谁?

  • AI 研究人员:尝试使用 RLHF 和偏好优化等尖端训练技术。

  • 开发者:为特定应用微调模型并在各个平台上部署它们。

  • AI 爱好者:无需昂贵的云资源即可探索 LLM。

用例

  1. 自定义模型开发
    使用您自己的数据集微调 LLM 以完成特定任务,例如客户支持或内容生成。

  2. 使用 RAG 与文档交互
    拖放 PDF 或文本文件以创建基于您的文档回答问题的聊天机器人。

  3. 模型评估和比较
    测试多个 LLM 以找到最适合您的应用程序的模型,无论其速度、准确性还是成本效益如何。

为什么选择 Transformer Lab?

  • 免费且开源:没有隐藏成本或订阅费用——只需下载并开始使用。

  • 跨平台兼容性:适用于 Windows、macOS 和 Linux,并支持 Apple 硅芯片和 GPU。

  • 社区驱动:贡献插件,加入 Discord 社区,并帮助塑造该工具的未来。

准备开始了吗?

了解 Transformer Lab 的最佳方法是深入研究。观看端到端教程视频,下载应用程序,并开始根据自己的条件尝试使用 LLM。无论您是在微调模型、与 AI 聊天还是构建自定义数据集,Transformer Lab 都能将高级 LLM 工程的强大功能掌握在您的手中。

常见问题

问:我需要 GPU 才能使用 Transformer Lab 吗?
答:虽然 GPU 或 TPU 可以提高性能,但 Transformer Lab 也可以在 Apple 硅芯片 (M1、M2、M3) 上使用 MLX。

问:我可以在云端使用 Transformer Lab 吗?
答:可以!您可以在本地运行 UI,同时引擎在远程或云机器上运行。

问:Transformer Lab 是否对初学者友好?
答:绝对友好。凭借一键式下载、预设提示和拖放功能,它旨在方便所有技能水平的用户使用。

改变您使用 LLM 的方式。立即下载 Transformer Lab,并将您的 AI 项目提升到一个新的水平。


More information on Transformer Lab

Launched
2023-10
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
6976531
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Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Netlify,Atom,Gzip,OpenGraph,RSS,HSTS

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Transformer Lab was manually vetted by our editorial team and was first featured on September 4th 2025.
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Transformer Lab 替代方案

更多 替代方案
  1. KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队和 QuJing Tech 共同开发的开源项目,旨在优化大型语言模型的推理过程。它能够降低硬件门槛,在 24GB 显存的单 GPU 上运行 6710 亿参数的模型,并提升推理速度(预处理速度高达 286 tokens/s,生成速度高达 14 tokens/s),适用于个人、企业和学术用途。

  2. 持续研究大规模的训练 Transformer 模型

  3. LM Studio 是一款易于使用的桌面应用程序,用于实验本地和开源的大型语言模型 (LLM)。LM Studio 跨平台桌面应用程序允许您从 Hugging Face 下载并运行任何 ggml 兼容模型,并提供一个简单而强大的模型配置和推理 UI。该应用程序在可能的情况下会利用您的 GPU。

  4. LLaMA Factory 是一款开源的低代码大型模型微调框架,它集成了业界广泛使用的微调技术,并通过 Web UI 界面支持大型模型的零代码微调。

  5. LlamaEdge 项目让您能够轻松运行 LLM 推理应用程序,并在本地为 Llama2 系列的 LLM 创建与 OpenAI 兼容的 API 服务。