MakazhanAlpamys/Soup
Fine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.
О проекте
CLI-инструмент для файнтюнинга и пост-тренировки LLM через один YAML-конфиг, с опцией layer streaming, позволяющей обучать 8B-модель на 4 ГБ GPU ноутбука.
Чем пригодится
- Запустить QLoRA-дообучение модели по одному soup.yaml без настройки инфраструктуры
- Обучить 8B-модель локально на ноутбуке с 4 ГБ VRAM через stream_layers
- Проверить конфиг командой soup doctor перед запуском тренировки
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 32 звезды, к концу дня ожидается около 39.
- Интерес спадает: темп за двое суток — 42% от уровня предыдущих полутора недель.
- Около 12 форков в сутки — код забирают себе.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @snoopysecurity (510 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 6 808
- Звёзд за сутки
- 39
- Форков
- 1 069
- Issues и pull requests
- 1 071
- Наблюдателей
- 49
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последний релиз
- v0.75.0 · 12 сентября 2026
- Создан
- 20 февраля 2026
- Последний коммит
- 18 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 17 сентября 2026GitHub Trending Python за день: #14, +104 звезды
- 16 сентября 2026GitHub Trending Python за день: #14, +119 звёзд
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/MakazhanAlpamys/Soup)Похожие проекты
-
8,6
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
7,1
vinnylarouge/jevlike
Небольшая обучаемая модель, выбирающая один вариант из меняющегося списка текстовых опций за один проход — открытая альтернатива коммерческой Jev от TypeSafe. Для разработчиков, кому нужна быстрая классификация или…
-
6,9
Continuum-AI-Corp/OrcaBonsai-27B-Uncensored
Инструмент для отключения отказов у сжатой LLM Ternary Bonsai 2 27B во время инференса: проекция residual-потока убирает направление отказа без изменения или переквантования весов. Работает на Apple Silicon через MLX.
-
6,4
TianyuCodings/NanoJev
Реплика модели Jev на базе Qwen3-0.6B: выдаёт распределения вероятностей по кандидатам за один forward-проход без декодирования токенов, с пайплайном обучения и демо на играх (лабиринт, Snake).
-
6,3
zhengkid/Dream-RSI
Исследовательский проект о рекурсивном самоулучшении: история прошлых циклов поиска превращается в replay-симулятор, по которому оценивают и улучшают стратегии исследования. Код ещё готовится к публикации, доступны…
-
5,0
ekzhang/openjev-sglang
HTTP-сервер, реализующий API TypeSafe/Jev для структурированной классификации текста на базе Qwen3.6-35B-A3B и SGLang; возвращает вероятности ответов без генерации цепочки рассуждений.