NexusLoRA ⚡🛡️🧠🔮

Unified LLM Fine-Tuning Engine — FastLoRA v4 + NexusTrain v1 tek dosyada birleştirilmiş hali.

Kurulum

# Temel kurulum
pip install nexuslora

# Eğitim araçlarıyla birlikte (önerilen)
pip install nexuslora[train]

# Tam kurulum (flash-attn dahil)
pip install nexuslora[full]

# Geliştirici kurulumu
git clone https://github.com/fastloraoffical/nexuslora
cd nexuslora
pip install -e ".[dev]"

Hızlı Başlangıç

from nexuslora import NexusLoRA

# Tam özellikli — tüm NexusLoRA modülleri aktif
nl = NexusLoRA("meta-llama/Llama-3.2-3B",
               nexus_enabled=True, nexus_power=1.0)
model, tokenizer = nl.load()
trainer = nl.get_trainer(train_dataset)
nl.train(trainer)

Sadece temel LoRA (NexusTrain modülleri kapalı)

nl = NexusLoRA("meta-llama/Llama-3.2-3B", nexus_enabled=False)
model, tokenizer = nl.load()
trainer = nl.get_trainer(train_dataset)
nl.train(trainer)

Seçici modül aktivasyonu

nl = NexusLoRA(
    "meta-llama/Llama-3.2-3B",
    nexus_enabled=True,
    nexus_power=1.0,
    # Çakışma önleme:
    torch_compile=False,             # CrystalCore™ aktif olacak
    nexus_crystal_core=True,
    mixed_precision_optimize=False,  # ChromaticPrecision™ aktif olacak
    nexus_chromatic_precision=True,
    lr_scheduler="constant",         # ResonanceScheduler™ aktif olacak
)

Özellikler

FastLoRA Çekirdeği

NexusTrain Modülleri

Çakışma Uyarıları

API Referansı

nl = NexusLoRA(model_name, **kwargs)   # Konfigürasyon
model, tokenizer = nl.load()           # Model yükle + tüm optimizasyonlar
trainer = nl.get_trainer(dataset)      # Trainer oluştur
nl.train(trainer)                      # Eğit
nl.save("./output")                    # Kaydet
nl.push_to_hub("kullanici/model")      # HuggingFace Hub
nl.merge_and_unload()                  # LoRA merge
response = nl.generate("prompt")       # Inference
nl.nexus_async_checkpoint()            # Async checkpoint
nl.profile()                           # Benchmark
nl.stop()                              # Temiz kapatma

Gereksinimler

• Python ≥ 3.9
• PyTorch ≥ 2.1.0
• Transformers ≥ 4.40.0
• Accelerate ≥ 0.27.0