// devtools · Lightning-AI/litgpt

litgpt

litgpt — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от Lightning-AI (Lightning-AI/litgpt на GitHub). У него 13 695 звёзд на GitHub и 1 516 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 7 октября 2026.

20+ high-performance LLMs implemented from scratch, with proven recipes to pretrain, finetune and deploy.

★ 13,7 тыс. звёзд⑂ 1,5 тыс. форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
Lightning-AI/litgpt
Звёзды GitHub
13 695
Форки
1 516
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
7 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Choose a model and a workflow

    Pick from 20+ supported LLMs and decide whether you are chatting, fine-tuning, pretraining, evaluating or serving.

  2. Install LitGPT

    Install the package with the extra dependencies bundle from PyPI, or clone the repo for a source install.

  3. Load a model

    Use the CLI or the Python API - weights download automatically for supported models (some gated models need a Hugging Face token).

  4. Run your workflow

    Fine-tune on your JSON dataset with a proven recipe, chat with the result to test it, then serve it as an API.

// возможности

Почему его любят

From-scratch, single-file models

Every LLM is implemented from scratch with no abstractions, making the code easy to read, debug and modify.

20+ model families

Llama 2/3, Code Llama, Gemma 2/3, Phi, Qwen2.5/Qwen3, Mistral/Mixtral, Falcon, Pythia, OLMo, DeepSeek R1 distills and more, listed via litgpt download list.

Full workflow CLI

Pretrain, continued pretrain, finetune, evaluate (for example MMLU and TruthfulQA), chat and serve, all through one litgpt command interface.

Parameter-efficient finetuning

LoRA, QLoRA, Adapter and Adapter v2 recipes, plus YAML configuration files for reproducible, out-of-the-box performance.

Scale and precision options

Flash Attention v2, FSDP multi-GPU support, optional CPU offloading, TPU/XLA support, and FP16/BF16 plus 4-bit and 8-bit quantization to cut memory.

One-command deployment

litgpt serve turns a pretrained or fine-tuned checkpoint into a web server you can query over HTTP.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone LitGPT for a source install; PyPI users can skip the clone.

    git clone https://github.com/Lightning-AI/litgpt.git
    cd litgpt
  2. Install LitGPT

    Install the package with its extra dependencies from PyPI.

    pip install 'litgpt[extra]'
  3. Chat with a model

    Download and chat with a model in one command - weights are fetched automatically.

    litgpt chat microsoft/phi-2
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains LitGPT?

LitGPT is developed by Lightning AI, the company behind PyTorch Lightning, with open-source contributors.

Is LitGPT free to use?

Yes. It is Apache-2.0 licensed, which the project highlights as allowing unlimited enterprise use. Model weights you download carry their own licenses.

Does it need a paid API key?

No. Everything runs on your own GPUs; some gated Hugging Face models require a free access token to download.

How does LitGPT compare with Hugging Face Transformers or ms-swift?

Transformers is a broad modeling library and ms-swift a ModelScope training framework; LitGPT focuses on a curated set of from-scratch, hackable implementations with proven end-to-end recipes in one CLI.

How do I get started?

Run pip install 'litgpt[extra]', then litgpt chat microsoft/phi-2 to talk to a model in minutes.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Инструменты разработчика

rocketride-server

A high-performance AI pipeline engine - build LLM workflows as portable .pipe files

★ 17,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

jcode

A high-performance coding agent harness in Rust - fast TUI, swarms and every provider

★ 20,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

ms-swift

Fine-tune and deploy 600+ LLMs and 300+ multimodal models with PEFT or full-parameter training.

★ 15,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

DataDesigner

NVIDIA NeMo Data Designer: build validated, multimodal synthetic datasets from scratch or from seed data.

★ 2,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

claude-cookbooks

Anthropic's official collection of notebooks and recipes for using Claude effectively

★ 53,3 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

langextract

Google's Python library for extracting structured data from unstructured text with LLMs, with grounding

★ 38,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Инструменты разработчика

Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если litgpt вам не подходит.

// ещё в категории devtools

Больше проектов: Инструменты разработчика

Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к litgpt — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить litgpt

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.