PaddleNLP

支持大语言模型开发与部署的开源套件

PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件，提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境，包括4D并行配置和高效精调策略，适应多种硬件平台，有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型，为大模型开发提供高效解决方案。

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介绍相关项目

base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理

LTP是一款中文自然语言处理工具，支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问，并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型，以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性，为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。

mpt-7b - 高性能开源大语言模型

GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理

MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

PaLM 2 - 专为提高多语言翻译、编程、推理和问题解答的效率而设计的多功能语言模型

AI工具AI开发PaLM 2多语言翻译模型训练热门编码自然语言生成高级推理

PaLM 2，Google AI开发的最新一代多功能语言模型，专为提高多语言翻译、编程、推理和问题解答的效率而设计。该模型不仅基于谷歌的深度机器学习研究，且通过严格的评估流程，保证其应用的公正性和安全性。

NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包

GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理

NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。

LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架

GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容

LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

Yi-6B-200K - 提供中英文双语支持的开源大语言模型

GithubHuggingfaceYi双语开源开源项目技术报告模型语言模型

致力于构建开源大语言模型，具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi系列通过多语言语料库训练，在许多基准测试中表现优异。采用Llama架构，由Yi团队独立开发数据集与基础设施，适合个人、学术和商业使用。

Platypus - 高效经济的大语言模型微调开源项目

GithubLLMPlatypus开源开源项目微调模型合并

Platypus是一个开源项目，提供基于LLaMA和LLaMa-2架构的微调和融合模型。该项目使用LoRA和PEFT技术，实现高效的大语言模型微调。Platypus包含完整的训练流程，涵盖数据集精炼、模型微调和权重合并。在多项基准测试中，Platypus展现出优秀性能。这个项目为研究人员和开发者提供了优化定制语言模型的工具。

h2o-danube3-4b-base - 高效大语言模型支持离线运行

GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube3-4b参数大语言模型开源项目模型模型架构

h2o-danube3是H2O.ai构建的基础大语言模型，具有40亿参数，支持在手机上本地和离线运行。该模型采用Llama 2架构调整，集成Mistral tokenizer，拥有32,000词汇和8,192上下文长度。模型兼容transformers库，提供量化和分片方案，适用于多GPU设备。其在Open LLM Leaderboard的Hellaswag测试中获得79.84高分。建议用户负责地使用该模型，审慎评估生成内容。

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