QTune — open-source решение для быстрого файн-тюнинга моделей

Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально.

Философия простоты: от идеи до модели без единой строчки кода

Главная идея QTune – предоставить полный контроль над процессом в рамках единого, интуитивно понятного интерфейса. Весь процесс разбит на логические этапы, представленные в виде вкладок в приложении.

В основе магии, позволяющей запускать всё это на потребительском железе, лежит технология QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation). Если говорить просто, вместо того чтобы изменять все миллиарды параметров исходной модели, мы “замораживаем” её и обучаем лишь небольшую, но очень эффективную “надстройку” (адаптер). Это снижает требования к видеопамяти в десятки раз, и вот уже ваша RTX 3060 или 4070 способна справиться с задачей, для которой раньше требовались серверные GPU.

Шаг 1: Подготовка данных — творчество, а не рутина

Во вкладке «Dataset Preparation» есть инструмент «Conversation Builder». Вы можете в интерактивном режиме, как в обычном чате, создать несколько примеров диалога, задавая тон и стиль общения, который вы хотите получить от своей будущей модели. Например, вы делаете бота-помощника для интернет-магазина. Вы пишете пару примеров: вопрос клиента о доставке и идеальный ответ ассистента.

Вы можете указать системный промпт (например, «Ты — вежливый и услужливый ассистент поддержки магазина X»), выбрать любую мощную модель из списка OpenRouter, и сгенерировать на основе ваших примеров множество похожих диалогов. Приложение само обратится к API выбранной модели и создаст разнообразный датасет.

Шаг 2: Выбор модели и конфигурация обучения

Когда датасет готов, мы переходим к выбору «базы» для нашего файнтюнинга. На вкладке “Model Selection” можно выбрать любую модель с Hugging Face. Приложение сразу покажет всю необходимую информацию: на каком устройстве будет идти обучение ^[1] (CPU или CUDA GPU), сколько у вас видеопамяти и так далее.

Далее — вкладка “Training Configuration”. Здесь новички могут оставить значения по умолчанию, а опытные пользователи получат полный контроль. Можно настроить все ключевые параметры QLoRA (ранг r, alpha, dropout), выбрать, какие именно модули модели мы будем «тюнить» (all-linear для максимального эффекта или отдельные проекции для экономии памяти ^[2]), а также задать параметры самого процесса обучения: количество эпох, размер батча, скорость обучения. Важные опции, такие как Gradient Checkpointing и FP16, включены для дополнительной экономии VRAM.

Шаг 3: Запуск и магия обучения

Всё готово. Мы переходим на вкладку «Training», нажимаем одну кнопку — «Start Training» — и наблюдаем за процессом. В специальном окне в реальном времени отображаются логи обучения: вы видите, как уменьшается ошибка ^[3] (loss) и как проходят эпохи обучения.

Шаг 4: Конвертация и запуск — от адаптера к готовому продукту

После обучения у нас есть базовая модель и обученный LoRA-адаптер. Чтобы использовать их для реальных задач, их нужно объединить и, желательно, сконвертировать в удобный формат. На вкладке “Model Conversion” происходит финальное волшебство.

1. Слияние: Приложение автоматически объединит базовую модель с вашим адаптером.

2. Квантизация в GGUF: Вы можете конвертировать получившуюся модель в формат GGUF — единый файл, который невероятно удобно использовать. При этом можно выбрать уровень квантизации (например, Q4_K_M), чтобы еще сильнее сжать модель, сделав её быстрее и менее требовательной к RAM при запуске, почти без потери качества.

3. Интеграция с Ollama: И вишенка на торте — кнопка «Push to Ollama». Если у вас установлен этот популярный инструмент для локального запуска моделей, QTune создаст Modelfile, упакует вашу новую модель и добавит её в Ollama. После этого вы сможете запустить её одной командой ollama run my-awesome-model в терминале и сразу начать с ней общаться.

Заключение

Проект полностью открыт и доступен на GitHub. ^[4] Больше информации о проекте в моем Telegram канале. ^[5] Там я пишу обо всех обновлениях проекта. Если есть идеи для улучшения и отзывы, пишите мне в Telegram. ^[6]