随着深度学习技术的不断发展，大型语言模型（LLMs）在各种应用场景中扮演着越来越重要的角色。为了更好地适应不同的业务需求，对这些模型进行微调变得尤为重要。torchtune库的推出，标志着PyTorch在简化LLMs微调工作上迈出了重要的一步。这个库基于PyTorch的核心原则构建，提供了模块化的构建块和可定制的训练配方，专为在不同GPU环境下微调流行的LLMs而设计，包括消费级和专业级设置。
torchtune库涵盖了整个微调工作流程，包括数据集和模型检查点管理、通过可组合的构建块定制训练、进度跟踪和指标日志记录、模型量化、基准评估以及本地推理测试。这一系列全面的功能性工具为开发者提供了从开始到结束对微调过程的完全控制。
易扩展性是torchtune的一个关键优势。它遵循PyTorch的设计哲学，为开发者提供了适应和定制微调技术的灵活性，以满足他们的具体需求。torchtune通过最小的抽象和清晰、可hack的训练循环，确保用户可以轻松修改和扩展微调工作流程，而无需不必要的复杂性。