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llm-finetuning

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模型与多模态

Kev：可自行训练与部署的轻量决策模型家族

jaredpalmer/kev · Jev-like family of decision models built on top of Qwen3.5/3.8 you can train and run on your own

Kev 是一组基于 Qwen3.5/3.8 构建的小型决策模型（0.8B、4B、9B、27B），用于在同一请求中回答是/否、单选和评分类问题，并输出经校准的概率分布。项目提供预训练权重与本地训练流程，支持在自己的标注数据上微调、在 CUDA/Apple Silicon 上本地推理，并能通过 Modal 一键部署为 HTTPS 端点；其 API 与 TypeSafe System One 兼容，现有 Python SDK 可直接迁移使用。

# 推理服务# 决策模型# 置信度# llm-finetuning# 分类模型
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训练与微调

train-studio：通过 Web UI 在自有 GPU 上训练、微调和管理 LoRA（SFT）模型

kevynhundredandfiftyfifth763/train-studio · Train, fine-tune, and manage LoRA (SFT) models on your own GPU via an intuitive web UI — select hardware, datasets, and configs effortlessly.

train-studio 是一个带直观 Web UI 的训练工具，用于在自有 GPU 上训练、微调和管理 LoRA（SFT）模型，可在界面中选择硬件、数据集和配置。仓库 README 内容极少，仅给出项目名称与一句话简介，具体安装方式、依赖、硬件要求和限制均未说明。

# Docker# LoRA# sft-training# llm-finetuning# gguf
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