minimind
项目核心内容总结：
MiniMind 是一个用于训练和评估小型语言模型（LLM）的开源项目，提供从零开始构建模型的完整方案。其核心功能包括：
- 模型训练与评估：支持使用中文数据集训练模型，并通过
lm_eval等工具评估模型在多个基准测试（如ceval、cmmlu）中的性能，指标包括准确率和推理速度。 - 多框架部署：提供多种推理框架的集成方案，包括 Ollama（支持一键启动模型）、MNN（端侧推理引擎）及第三方工具（如 vllm、transformers），适配不同场景需求。
- 轻量化与高效性：模型参数量从百万级到十亿级可选，支持 4-bit 量化和 MoE（混合专家）架构，兼顾性能与部署效率。
- 完整工具链：包含数据预处理、训练脚本、模型导出及部署示例，支持从训练到推理的全流程。
使用方法：
- 训练：通过
train.py脚本配置数据路径、模型规模及训练参数，支持中文预训练和指令调优。 - 评估：运行
lm_eval命令，指定模型路径和测试集，输出准确率等指标。 - 部署：使用 Ollama 一键启动模型（如
ollama run minimind2），或通过 MNN 导出量化模型并运行于端侧设备。
主要特性：
- 支持多种模型架构（如 MoE、小型化 Transformer）。
- 提供中文优化方案，适配国内数据集与应用场景。
- 开源且文档详实，包含训练步骤、推理示例及社区贡献内容。