Safe RLHF
PKU-Alignment 出品的安全强化学习人类反馈框架，1.6K+ stars。通过安全 RLHF 实现约束价值对齐，是 AI 安全对齐领域的前沿研究
🎯适用场景：大模型安全对齐训练
📥 收录于 2026/5/29
📊 仓库数据
✅ 优点
- •北大出品学术严谨
- •安全 RLHF 前沿
- •Deepspeed 集成
⚠️ 限制
- •需要 GPU 训练资源
- •偏研究非生产工具
🔗 相关工具
TRL
github.com/huggingface/trl
Hugging Face 维护的 Transformer Reinforcement Learning 库，覆盖 SFT、DPO、PPO 等对齐训练流程，常用于 LLM 后训练实验。
🎯做大模型 SFT、DPO、PPO 或偏好对齐训练实验。
CleanRL
github.com/vwxyzjn/cleanrl
高质量单文件深度强化学习算法实现，涵盖 PPO、DQN、SAC、TD3 等主流算法，代码简洁适合学习和研究对比
🎯强化学习算法学习、教学和新算法的研究对比基线
Oumi
github.com/oumi-ai/oumi
端到端 LLM/VLM 训练平台，9.2K+ stars。支持 SFT/DPO/评估/部署全流程，兼容 Gemma、Qwen、DeepSeek-R1 等最新模型。提供简洁 API 和预置配方，大幅降低 LLM 微调门槛
🎯大模型微调与训练
LLaMA Factory
github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
100+ 大模型高效微调工具，71K+ stars。支持 LoRA、QLoRA、DPO、PPO 等 10+ 种微调方法，提供 WebUI 一键式微调界面，兼容 LLaMA、Mistral、Qwen、Baichuan 等主流模型。ACL 2024 论文收录
🎯大模型微调与训练
LlamaFactory
github.com/hiyouga/LlamaFactory
统一高效微调 100+ 大模型，71K+ stars。支持 100+ LLM 和 VLM 的高效微调框架（ACL 2024 论文收录）
🎯大模型微调与训练
Unsloth
github.com/unslothai/unsloth
LLM 微调 Web UI 和优化工具，62,269+ stars。提供 2 倍训练速度、70% 显存占用的 LLM 微调方案，支持 Llama、Mistral、Qwen 等主流模型的 LoRA/QLoRA 微调
🎯大模型微调与训练
