Easy Dataset 是一个专为创建大型语言模型（LLM）微调数据集而设计的应用程序。它提供了直观的界面，用于上传特定领域的文件，智能分割内容，生成问题，并为模型微调生成高质量的训练数据。支持使用 OpenAI、DeepSeek、火山引擎等大模型 API 和 Ollama 本地模型调用。
LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区最热门的微调框架之一，GitHub 星标超过 4.6 万。支持全量微调、LoRA 微调、以及 SFT 和 DPO 等微调算法。
为什么你要知道这些？
如果你想下载并使用一个开源模型（比如Llama、Qwen、DeepSeek），看到这一堆文件别慌——只要保留
.safetensors、.json 配置、tokenizer、vocab.json、merges.txt和LICENSE，其他可以删。
如果你想自己微调模型，就主要动那几个分片（但需要强大的显卡）。
如果你只是想聊个天，根本不用打开这个文件夹，用现成的API或者界面就好。
EvalScope 是一个为大模型设计的评测框架，旨在提供简单易用、功能全面的评测流程。本指南将引导您完成从简单到复杂的各类评测任务，帮助您快速上手。
EvalScope 是魔搭社区倾力打造的模型评测与性能基准测试框架，为您的模型评估需求提供一站式解决方案。
开源大模型如LLaMA，Qwen，Baichuan等主要都是使用通用数据进行训练而来，其对于不同下游的使用场景和垂直领域的效果有待进一步提升，衍生出了微调训练相关的需求，包含预训练（pt），指令微调（sft），基于人工反馈的对齐（rlhf）等全链路。
但大模型训练对于显存和算力的要求较高，同时也需要下游开发者对大模型本身的技术有一定了解，具有一定的门槛。
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术，适配市场主流开源模型，形成一个功能丰富，适配性好的训练框架。
