找到工具，让模型真正用起来

提供模型运行与训练工具及本地使用界面，适合按项目支持范围开展模型微调与实验。

提供参数高效微调方法，适合在已有模型上训练适配器，而不是每次都更新全部模型参数。

为语言模型的强化学习与后训练提供工具，适合研究或构建模型训练流程。

通过配置合并预训练语言模型，适合比较模型合并方案与制作实验性衍生模型。

提供与 Transformers 配合的模型压缩方法，用于为兼容的 vLLM 部署准备压缩模型。

面向大语言模型量化与压缩提供工具，适合按支持范围生成更适合部署的量化模型。

为 PyTorch 提供低比特量化相关能力，可用于支持的模型推理和训练流程。

用统一框架组织语言模型评测任务，适合在明确配置和数据集下比较模型表现。

覆盖语言、视觉语言和生成模型的评测与性能基准工具，适合开展可配置的模型测试。

提供多模型、多数据集的评测配置与执行框架，适合开展有统一口径的模型比较。

Hugging Face Hub 的官方命令行与 Python 客户端，可用于模型仓库文件下载和管理。

魔搭模型生态的工具库，可按项目说明获取和使用支持的模型及相关能力。

通过节点组织生成模型的工作流，适合构建可视化、可复用的图像生成流程。

面向生成式视觉创作提供界面和工具，适合围绕支持的模型进行图像创作。

聚焦提示词输入和图像生成的使用流程，适合按项目说明使用支持的生成模型。

为 Stable Diffusion 模型提供网页使用界面，适合开展图像生成及相关参数实验。

为多种模型接口提供统一调用和网关能力，适合管理应用侧模型接入与请求路由。

围绕语言模型中的拒答行为开展自动化权重修改实验，适合研究模型行为变化与副作用。