TabTuneは、タブラー基盤モデルの推論とファインチューニングのための統一されたライブラリです。このモデルは、大規模な事前学習をタブラー領域に拡張する新しいパラダイムを代表していますが、既存の異種の前処理パイプラインや断片化されたAPI、不統一なファインチューニング手法が使われているため、採用が限られています。TabTuneは、単一のインターフェースを通じてタブラー基盤モデルの完全なワークフローを標準化します。このライブラリでは、ゼロショット推論、メタラーニング、教師ありファインチューニング（SFT）、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）をサポートする7つの最先端モデルに一貫してアクセスでき、モデル適応戦略のベンチマーキングを可能にします。また、モデルに応じた前処理を自動化し、内部でのアーキテクチャの異質性を管理し、パフォーマンス、キャリブレーション、公平性の評価モジュールを統合しています。オープンソースであるため、拡張性と再現性に優れた設計となっています。