Soup は無料で使えますか？ライセンスは？

Soup は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

Soup は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。Soup の最終コミットは 2026年10月19日です。

Soup は何に使えますか？

一般向けGPU 1台で、QLoRAを使って7B〜14Bモデルをファインチューニングする。学習ループを自分で書かずに、DPOやORPOなどの選好チューニング実験を行う。 GGUFにエクスポートし、LoRAで調整したモデルをOllamaやllama.cppでローカル利用できるようにする。オプトイン方式のレイヤーストリーミングモードを使い、VRAMの限られたノートPCで学習する。

Soup のインストール方法は？

pipでtraining extraをインストールする: pip install "soup-cli[train]" テンプレートから設定ファイルを作成する: soup init --template chat モデルをトレーニングする: soup train

Soup はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup

MakazhanAlpamys/Soup

Q: Soup は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。Soup の最終コミットは 2026年10月19日 です。

単一のYAML設定からLLMのファインチューニングや追加学習を行うCLIツール。VRAMの少ない一般向けGPUにも対応。

GitHub で見る公式サイト

スター: 9,388
フォーク: 1,540
未解決の Issue: 195
最終コミット: 昨日

これは何？

Soupは、大規模言語モデルのファインチューニングと追加学習を行うコマンドラインツールです。ベースモデル、タスク、データセット、学習オプションを1つのYAMLファイルで指定し、`soup train`コマンドで学習を実行します。対応タスクにはSFT、DPO、KTO、ORPO、SimPOなどの選好最適化手法や、GRPO、PPOなどの強化学習手法があり、アダプターと量子化にはLoRAとQLoRAをデフォルトで使用します。

Soupは、クラウドのGPU環境を手作業で管理せずにローカルで学習したい開発者を対象としています。Alpaca、ShareGPT、ChatMLなどのデータセット形式を、JSONL、JSON、CSV、Parquet、TXTファイルから自動判別します。また、学習後の工程もカバーしており、モデルとのチャット、OpenAI互換APIでのサービング、アダプターのマージ、Ollamaやllama.cpp向けのGGUFへのエクスポート、Hugging Face Hubへのプッシュが可能です。

独立したオプトイン方式のレイヤーストリーミングモードでは、凍結したベースモデルをホストRAMに置き、デコーダー層を一度に1層ずつGPUへ移します。プロジェクトによると、この方式を使えば4 GBのGPUメモリを搭載したノートPCで8Bモデルをファインチューニングできます。このモードはプロジェクト内でベータ版とされています。オプションの追加機能として、ローカルWeb UI、UnslothおよびMLXバックエンド、評価ツールも利用できます。

主な機能

01単一のYAML設定から`soup train`で学習を実行できます。
02SFT、DPO、KTO、ORPO、SimPO、GRPO、PPO形式のタスクに対応しています。
03LoRAとQLoRAを使用し、バッチサイズと量子化設定を自動調整します。
04Alpaca、ShareGPT、ChatMLなどの一般的なデータセット形式を自動判別します。
05モデルをGGUFにエクスポートし、OpenAI互換APIでサービングできます。

ユースケース

一般向けGPU 1台で、QLoRAを使って7B〜14Bモデルをファインチューニングする。
学習ループを自分で書かずに、DPOやORPOなどの選好チューニング実験を行う。
GGUFにエクスポートし、LoRAで調整したモデルをOllamaやllama.cppでローカル利用できるようにする。
オプトイン方式のレイヤーストリーミングモードを使い、VRAMの限られたノートPCで学習する。

クイックスタート

1
pipでtraining extraをインストールする
pip install "soup-cli[train]"
2
テンプレートから設定ファイルを作成する
soup init --template chat
3
モデルをトレーニングする
soup train

使う前に知っておきたいこと

対応しているのはPython 3.10～3.12のみです。3.13以降はサポートされていません。
ファインチューニングには[train] extraが必要です。また、低VRAM向けのレイヤーストリーミング機能は現在BETAで、オプトインが必要です。
一部のオプション（awq/gptqエクスポートなど）は非推奨で、v0.77で削除されます。

トピック

#llm #fine-tuning #lora #qlora #pytorch #local-llm #cli #gguf #consumer-gpu #dpo

よくある質問

Soup とは？: 単一のYAML設定からLLMのファインチューニングや追加学習を行うCLIツール。VRAMの少ない一般向けGPUにも対応。 Soupは、大規模言語モデルのファインチューニングと追加学習を行うコマンドラインツールです。ベースモデル、タスク、データセット、学習オプションを1つのYAMLファイルで指定し、`soup train`コマンドで学習を実行します。対応タスクにはSFT、DPO、KTO、ORPO、SimPOなどの選好最適化手法や、GRPO、PPOなどの強化学習手法があり、アダプターと量子化にはLoRAとQLoRAをデフォルトで使用します。
Soup は無料で使えますか？ライセンスは？: Soup は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
Soup は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。Soup の最終コミットは 2026年10月19日です。
Soup は何に使えますか？: 一般向けGPU 1台で、QLoRAを使って7B〜14Bモデルをファインチューニングする。学習ループを自分で書かずに、DPOやORPOなどの選好チューニング実験を行う。 GGUFにエクスポートし、LoRAで調整したモデルをOllamaやllama.cppでローカル利用できるようにする。オプトイン方式のレイヤーストリーミングモードを使い、VRAMの限られたノートPCで学習する。
Soup のインストール方法は？: pipでtraining extraをインストールする: pip install "soup-cli[train]" テンプレートから設定ファイルを作成する: soup init --template chat モデルをトレーニングする: soup train
Soup はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。