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2025/03 DistillFlow 是一个开源工具包，旨在简化和扩展将大型语言模型（LLMs）蒸馏成更小、更高效模型的过程。它提供了一个灵活的管道，支持多GPU的蒸馏、微调和实验，具备动态资源分配的能力，并且能够轻松集成自定义技术。
什么是蒸馏？
蒸馏是将大规模机器学习模型的知识迁移到小型模型的过程。在这个过程中，大型模型被称为“教师模型”，而小型模型则称为“学生模型”。
DistillFlow 由 HorusAILabs 维护。
架构
DistillFlow 允许你构建一个完全可配置的管道来支持蒸馏任务。一旦数据准备好，你可以选择教师模型、学生模型和数据集，最后开始蒸馏过程。
主要功能
• 多策略蒸馏：支持多种蒸馏技术，如基于 logits、注意力和层的蒸馏。
• 动态资源分配：根据可用内存，自动将任务分配到多个GPU或节点。
• 微调支持：支持对蒸馏后的模型进行领域特定的微调及下游任务的微调。
• 模型加载优化：支持通过 Unsloth、Liger Kernel、Flash Attention 等技术进行优化的模型加载。
• 易于集成：兼容 Hugging Face Transformers、PyTorch 和 DeepSpeed 等流行库。
系统要求
• Python 3.12 或更高版本
• 支持 Linux 和 macOS 系统
DistillFlow 提供了一个强大且灵活的工具集，能够帮助开发者在大规模模型的蒸馏和应用中提高效率，减少计算资源的需求。
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