上海AI實驗室開源XTuner V1大模型訓練引擎，針對AI訓練效率瓶頸問題，採用創新技術提升訓練效率和性能，實現技術飛躍。
["上海AI實驗室發佈大模型訓練工具箱XTuner,支持多種硬件適配,大幅降低訓練成本門檻。","XTuner支持與多款開源大模型適配,可執行增量預訓練、指令微調等任務。","XTuner兼顧易用性和可配置性,內置標準化流程,一鍵啓動訓練。"]
一款由XTuner優化的LLaVA模型，結合了圖像和文本處理能力。
高效靈活的大規模模型微調工具包
xtuner
基於Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336模型微調的多模態模型，支持圖像理解和文本生成
基於Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336微調的LLaVA模型，支持圖像文本到文本任務
LLaVA-Phi-3-mini 是基於 Phi-3-mini-4k-instruct 和 CLIP-ViT-Large-patch14-336 微調的 LLaVA 模型，專注於圖像轉文本任務。
基於Phi-3-mini-4k-instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336微調的LLaVA模型，支持圖像轉文本任務
djward888
該模型是基於xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1轉換的GGUF格式模型，支持圖像和文本的多模態處理。
該模型是基於xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1轉換的GGUF格式版本，適用於llama.cpp框架，支持圖像文本到文本的轉換任務。
RaincloudAi
該模型是基於xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1轉換的GGUF格式模型，支持圖像與文本的多模態交互。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
