LOMO

大规模语言模型的低内存全参数微调技术

LOMO AdaLomo 大语言模型优化器低内存优化 Github 开源项目

LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新，这些技术显著减少内存使用，使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化，在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架，为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器

GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI

lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器，可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能，并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码，适合需要快速AI图像生成的场景。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化

llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具

GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝

LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型，在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练，此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM，自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模，优化资源使用。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调

Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

LECO - 扩散模型概念调整的低秩适应技术

GithubLECOLoRAStable Diffusion开源项目扩散模型概念擦除

LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目，专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型，提供灵活的配置选项，并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重，LECO不仅可以擦除概念，还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。

MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索

GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型

该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

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