产品简介
FineTuningLab 本项目是一个面向中文用户的酒店推荐大模型微调完整案例，涵盖从数据构建到应用部署的全流程。它提供源码、图文手册和实操视频，适合希望快速实现垂直领域大模型微调的开发者和研究人员。
核心功能
- 构建业务数据库
- 数据增强与数据集制作
- 轻量化大模型微调
- 大模型应用测试
- 封装推理应用接口并测试
快速开始
- 安装anaconda和pycharm搭建Python开发环境
- 配置大模型LLM服务接口，如使用Ollama本地部署
- 准备GPU服务器，如租用AutoDL平台
- 从GitHub下载FineTuningLab源码
- 在pycharm中构建项目并拷贝源码文件
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | 本工具 | 同类商业软件 | 在线服务 |
|---|---|---|---|
| 费用 | 开源免费 | 通常收费或含广告 | 可能有订阅或上传限制 |
| 隐私 | 本地运行，数据自持 | 依赖厂商政策 | 需上传数据到服务器 |
| 可定制性 | 源码开放，社区活跃 | 受限于官方功能 | 功能固定 |
适合谁用
- 希望学习大模型微调的AI开发者
- 从事酒店推荐系统开发的工程师
- 需要参考垂直领域大模型应用案例的研究人员
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/NanGePlus/FineTuningLab