LLM 与基础模型

minimind

jingyaogong/minimind

用于学习小型语言模型预训练与微调的轻量实现。

★ 58.6K星级
⑂ 7.6KFork 数
60未解决的问题
Python语言
Apache-2.0许可证
Q90编辑评分

概览

用于学习小型语言模型预训练与微调的轻量实现。 项目由 jingyaogong 在 GitHub 维护,主要语言为 Python。具体功能和支持范围请参阅[项目 README](https://github.com/jingyaogong/minimind#readme)。

主要功能

  • 用于学习小型语言模型预训练与微调的轻量实现。

要求、安装和快速入门

按照仓库快速开始说明安装依赖,并准备所选示例所需的模型或训练数据。

[查看上游安装与快速开始文档](https://github.com/jingyaogong/minimind#readme)

用法

先运行小规模推理或训练示例,再根据硬件和数据集调整文档中的配置。

[使用示例与配置说明](https://github.com/jingyaogong/minimind#readme)

模型兼容性与使用场景

仓库元数据未说明模型兼容性。

许可证与风险说明

GitHub 标注该仓库使用 Apache-2.0。请查看上游许可证文件;模型权重、数据集和依赖可能有独立条款。

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

发布与维护

[查看版本发布记录](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