CoLLiE

通过协作优化和多并行策略，便捷实现大模型训练

CoLLiE 大模型训练高效优化器并行策略 GPU显存占用 Github 开源项目

CoLLiE工具箱提供高效的大型语言模型训练解决方案，涵盖数据预处理、模型微调、训练监测功能。支持多种并行策略和优化器，兼容MOSS、InternLM、LLaMA等主流模型，适合各类用户快速上手及专业定制。

文档

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。

GaLore - 内存高效训练策略全参数学习与低秩梯度投影

GaLoreGithub低秩训练内存效率大语言模型开源项目梯度投影

GaLore是一种内存高效的低秩训练策略，实现全参数学习的同时比常见低秩适应方法更节省内存。作为梯度投影方法，GaLore可通过两行代码轻松集成到现有优化器中。这一策略不仅优化内存使用，还保持训练准确性，为大规模语言模型训练提供新解决方案。项目目前处于预发布阶段，计划未来支持多GPU训练和内存高效的低秩梯度累积等功能。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活

MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。

LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化

AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线

本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。

LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU

GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架

ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应

ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。

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。

mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建

GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调

mLoRA 是一个开源框架，旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法，并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行，支持多种模型和算法，有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

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