LLM ও ফাউন্ডেশন মডেল

minimind

jingyaogong/minimind

A lightweight implementation for exploring small language model pretraining and fine-tuning.

★ 58.6Kতারকা
⑂ 7.6Kফর্ক
60খোলা সমস্যাগুলো
Pythonভাষা
Apache-2.0লাইসেন্স
Q90সম্পাদকীয় স্কোর

ওভারভিউ

A lightweight implementation for exploring small language model pretraining and fine-tuning. The repository is maintained under jingyaogong on GitHub. Its primary language is Python. See the [project README](https://github.com/jingyaogong/minimind#readme) for the supported workflows.

প্রধান বৈশিষ্ট্যসমূহ

  • A lightweight implementation for exploring small language model pretraining and fine-tuning.

প্রয়োজনীয়তা, ইনস্টলেশন ও দ্রুত শুরু

Follow the repository quickstart to install dependencies and obtain the model or training data required by the selected example.

[Read the upstream installation and quickstart instructions](https://github.com/jingyaogong/minimind#readme).

ব্যবহার

Run a small inference or training example first, then adjust the documented configuration for your hardware and dataset.

[Usage examples and configuration reference](https://github.com/jingyaogong/minimind#readme).

মডেলের সামঞ্জস্যতা ও ব্যবহারের ক্ষেত্র

রিপোজিটরি মেটাডেটায় মডেলের সামঞ্জস্যতা উল্লেখ করা নেই।

লাইসেন্স ও ঝুঁকি-সংক্রান্ত নোট

GitHub reports Apache-2.0 for this repository. Review the upstream license file; model weights, datasets and dependencies may have separate terms.

Source review 2026-09-05: GitHub search metadata and repository README. No runtime benchmark performed. License metadata: Apache-2.0.

রিলিজ ও রক্ষণাবেক্ষণ

[View upstream releases](https://github.com/jingyaogong/minimind/releases).

ClearML

clearml/clearml

★ 6.8KPython

PaddleNLP

PaddlePaddle/PaddleNLP

★ 13KPython

GLM-5

zai-org/GLM-5

★ 6.8K

Qwen

QwenLM/Qwen

★ 21.5KPython