Tunix：基于JAX的大语言模型后训练库

你是否曾经为大型语言模型的后训练过程感到头疼？复杂的配置、低效的计算和难以扩展的架构让人望而却步？Tunix的出现，旨在彻底解决这些问题。它是一个基于JAX原生开发的大语言模型后训练库，可以帮助开发者高效、灵活地进行模型微调、强化学习和知识蒸馏。本文将带你全面了解这个来自Google的潜力项目。

截至收录：
Tunix项目stars数：1477
Tunix项目forks数：129

Tunix项目目录截图

Tunix项目核心亮点

🚀 极致性能：基于JAX框架，充分利用TPU等加速器进行分布式训练，支持DP、FSDP和TP等模型分片策略。
🎯 算法丰富：提供监督微调、强化学习（PPO、GRPO、GSPO）、偏好对齐（DPO）和多种知识蒸馏策略。
🧩 模块化设计：组件高度可复用和可组合，便于用户自定义和扩展功能。
🔧 高效易用：支持参数高效微调（LoRA/Q-LoRA），简化训练流程，降低资源需求。

Tunix项目快速开始

只需几步，你就能开始使用Tunix进行模型训练：

1. 安装：

   # 推荐从PyPI安装
   pip install "google-tunix[prod]"
   或从GitHub安装最新版本
   pip install git+https://github.com/google/tunix

2. 运行示例：

   # 查看项目提供的丰富示例
   # - PEFT Gemma with QLoRA
   # - Training Gemma on grade school Math problems using GRPO
   # - Logit Distillation using Gemma models

3. 开发模式安装：

   git clone https://github.com/google/tunix.git
   cd tunix
   pip install -e ".[dev]"

Tunix项目应用场景

场景一：模型监督微调：开发者可以使用Tunix对预训练模型进行全参数微调或参数高效微调，适应特定领域任务。
场景二：强化学习训练：支持PPO、GRPO等先进强化学习算法，用于对齐模型输出与人类偏好。
场景三：知识蒸馏：提供多种蒸馏策略，包括Logit蒸馏、注意力迁移等，帮助将大模型知识迁移到小模型。
用户案例：目前，Tunix已与UCSD Hao AI Lab的GRL框架深度合作，为社区提供强大的TPU支持强化学习实验环境。

Tunix项目链接

google / tunix项目地址：https://github.com/google/tunix

本文地址：https://www.tgoos.com/15176