官网查看
定制方案
- ✓
暂未采集到具体套餐，价格以官网为准
loomMint
智能体 SFT 数据集准备 | 使用 TRL 进行 LoRA 微调
loomMint 是什么？
loomMint 是一款本地优先的 AI 工具包，用于准备 SFT 数据集，并通过 TRL 对开放大语言模型进行 LoRA 微调。它提供仅基于元数据的 AI 规划、审批关卡以及可选的 Unsloth LoRA 支持，让整个微调流程更加可控。
产品详细介绍
智能体 SFT 数据集准备 | 使用 TRL 进行 LoRA 微调
loomMint 是一款本地优先的 AI 工具包，用于准备 SFT 数据集，并通过 TRL 对开放大语言模型进行 LoRA 微调。它提供仅基于元数据的 AI 规划、审批关卡以及可选的 Unsloth LoRA 支持，让整个微调流程更加可控。
定价方案
需要付费创始人评论
Huzaifa Kapasi创始人
各位创作者！我刚刚发布了 LoomMint——一款开源、本地优先的工具包，旨在消除监督微调（SFT）工作流中的猜测因素和安全风险。
如果你曾经误执行过不良数据脚本，或不知如何将原始 JSON/CSV 文件整理为正确的对话格式，LoomMint 就是为你打造的。它会在本地检查、验证并规范化你的数据集，将其与受约束的 AI 训练器/规划器配合使用，并通过 TRL 或 Unsloth 运行 SFT——全程不会生成或执行任意代码。
🚀 立即开始：
bash
pip install loommint
# 如需训练支持：pip install loommint[trl] 或 loommint[unsloth]
请谨慎使用代码。
主要功能：
• 安全检查数据：识别 ShareGPT、Alpaca、Prompt/Completion 和 Q&A 等布局，同时不会显示或泄露各行原始文本内容。
• 严格验证：绝不静默失败。格式错误或缺少助手回复的记录会被直接拒绝，而不是进行主观猜测。
• 受约束的 AI 规划器：仅根据结构元数据，安全地生成训练蓝图和数据集映射。
• 本地执行：运行监督微调（TRL SFT + LoRA / Unsloth QLoRA），所有操作均需经过你的手动批准。
快去逛逛代码仓库，点个 Star，并告诉我你的想法吧！
📦 PyPI： https://pypi.org/project/loommint/
🛠️ GitHub： https://github.com/hskapasi/loomMint
创始团队
Huzaifa KapasiPrincipal AI Architect | Leader
