fsdp_qlora

量化技术实现大型语言模型的高效训练

FSDP QLoRA LLM 微调量化 Github 开源项目

fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 针对不同硬件环境优化的大模型量化版本

GPU运算GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct人工智能模型开源项目模型模型推理模型量化

Qwen2.5-14B-Instruct模型的量化优化项目，通过F16到Q2_K等多种精度量化方案，将模型体积压缩至5.36GB-29.55GB范围。项目集成了ARM芯片优化版本和创新的I-quant量化技术，实现了模型性能、速度与硬件适配的平衡。量化版本涵盖了从高精度到轻量级的多个选项，方便在不同计算资源条件下部署使用。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化

Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。

Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Large-Instruct-2407模型的多语言量化方法与文件选择建议

GPU性能优化GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct-2407开源项目文本生成模型量化量化格式

Mistral-Large-Instruct-2407项目提供了多种语言支持的模型量化版本。通过llama.cpp工具，用户可以根据不同的RAM和VRAM需求进行量化。文章详细介绍每种量化文件的特性与性能建议，帮助用户根据硬件条件选取适合的文件，实现模型的快速或高质量运行。推荐关注K-quant与I-quant格式文件以在性能与速度间取得平衡。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta Llama 3.1模型的INT4量化版本实现多语言对话

GithubHuggingfaceLlama 3.1大语言模型开源项目推理部署模型模型量化深度学习

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct量化模型通过AutoGPTQ技术将FP16压缩至INT4格式，实现了更高效的多语言对话能力。模型集成了transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM等多种推理框架，方便灵活部署。经过基准测试验证，该社区驱动的量化版本在降低内存占用的同时保持了原有性能水平。

molmo-7B-D-bnb-4bit - 量化技术优化，模型尺寸有效缩减

GithubHuggingfacetransformers基准测试开源项目机器学习模型模型深度学习量化

采用4bit量化技术的Molmo-7B-D模型，从30GB压缩至7GB，运行需求缩减至约12GB VRAM。项目致力于在保持低资源消耗的基础上提升模型性能。进一步的信息及示例代码可在GitHub和Hugging Face上获取，性能指标及基准测试结果预定于下周发布。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4 - INT4量化版提升多语言对话效率

GPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-Instruct大语言模型开源项目推理模型量化

本项目展示了Meta Llama 3.1 70B Instruct模型的INT4量化版本。通过AutoGPTQ技术，将原FP16模型压缩至INT4精度，在维持性能的同时显著减少内存使用，仅需约35GB显存即可运行。该项目兼容多个推理框架，如Transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM，便于根据不同需求进行选择。项目还附有详细的量化复现指南，方便用户独立完成模型量化过程。

Halu-8B-Llama3-v0.35-GGUF - Halu-8B-Llama3-v0.35量化版本选择指南，助力性能优化

GithubHalu-8B-Llama3-v0.35Huggingfacehuggingface-clitransformers开源项目文本生成模型量化

项目Halu-8B-Llama3-v0.35提供多种量化版本，通过不同的量化类型优化模型性能，以适应各类RAM和VRAM的需求。可选择K-quants或I-quants，满足特定场景下的性能需求。高质量的I-quants适用于CPU和Apple Metal，性能优于传统K-quants但不兼容Vulcan，并附有详细的性能图表和量化指南，帮助选择适合的量化版本。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化

项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

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