EasyTune-LLM 平台的诞生旨在系统性地解决大模型微调过程中普遍存在的复杂度高、环境依赖
重以及部署迁移困难等核心痛点。当前的大模型微调过程，即使是采用 Parameter-Efficient
Fine-Tuning (PEFT) 方法如 LoRA，仍需要用户手动配置数十个相互影响的超参数，这对非专业机
器学习工程师构成了实质性的技术壁垒。
EasyTune-LLM 平台致力于在复杂技术与用户友好体验之间建立一个高级抽象层，将底层技术细
节转化为基于用户“意图”的自动化预设。
EasyTune-LLM 是一个专业的大语言模型微调平台，旨在简化 LLM 微调流程，让开发者和研究人员能够轻松地：
管理训练数据集
选择和配置基座模型
创建和监控训练任务
部署和测试微调后的模型
主要负责总体架构设计、技术选型、文档编写、核心模块开发
前端技术栈
框架: React 18 + TypeScript
UI 库: Ant Design 5.x
路由: React Router v6
状态管理: React Hooks
HTTP 客户端: Axios
构建工具: Vite
后端技术栈
Web 框架: FastAPI
数据库: PostgreSQL 14+
ORM: SQLAlchemy 2.0
异步: asyncio + asyncpg
进程管理: psutil
任务调度: 自定义训练引擎
训练引擎
深度学习框架: PyTorch 2.0+
Transformers: HuggingFace Transformers
高效微调: PEFT (LoRA, QLoRA)
模型服务: vLLM (可选)
硬件支持: CUDA, MPS, CPU
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