# 训练

- [概览](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/training.md)
- [Jupyter ML 训练](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/jupyter-ml-training.md): 在 Clore.ai 上设置支持 GPU 的 JupyterLab 用于机器学习训练
- [DreamBooth](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/dreambooth.md): 在 Clore.ai 的 GPU 上使用 DreamBooth 训练自定义图像模型
- [Kohya 训练](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/kohya-training.md): 在 Clore.ai 上使用 Kohya 训练 Stable Diffusion 的 LoRA 和 DreamBooth
- [微调 LLM](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/finetune-llm.md): 在 Clore.ai 的 GPU 上使用高效技术微调自定义 LLM
- [Unsloth 2 倍更快微调](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/unsloth-finetune.md): 在 Clore.ai 上使用 Unsloth，以减少 70% VRAM 将 LLM 微调速度提升 2 倍
- [Axolotl 通用微调](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/axolotl-training.md): 在 Clore.ai 上使用 Axolotl 进行 YAML 驱动的 LLM 微调——LoRA、QLoRA、DPO、多 GPU
- [DeepSpeed 训练](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/deepspeed-training.md): 在 Clore.ai 的 GPU 上使用 DeepSpeed 高效训练大型模型
- [HuggingFace Transformers](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/huggingface-transformers.md): 在 Clore.ai 上使用 HuggingFace Transformers 处理 NLP、视觉和音频任务
- [LLaMA-Factory](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/llama-factory.md): 使用 LLaMA-Factory 在 Clore.ai 的 GPU 上通过 LoRA/QLoRA 和网页 UI 微调 100+ 个 LLM
- [LitGPT](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/litgpt.md)
- [Mergekit 模型合并](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/mergekit.md)
- [TRL（RLHF/DPO 训练）](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/trl.md)