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Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT-AWQ

低比特量化技术如何提升模型推理性能

大规模语言模型Github开源项目AI生成权重量化Huggingface神经网络Nous Hermes 2模型

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B SFT - AWQ由NousResearch开发，采用AWQ低比特量化技术，提供快速且精确的推理能力。支持4位量化的AWQ大幅提升了Transfomers推理速度，与GPTQ设定相比，保证了等同或更佳的质量表现。在Linux和Windows系统的NVIDIA GPU上运行良好，macOS用户建议使用GGUF模型。该模型结合来自多种开放数据集的百万条目数据，通过GPT-4生成数据进行训练，实现多项任务的业界领先性能，兼容Text Generation Webui、vLLM和Hugging Face TGI等多个平台，适用于不同环境下的高性能推理。

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ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
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notus - 优化AI助手模型集合 专注数据驱动与人机交互
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Notus是一个采用SFT、DPO等技术微调的AI模型集合，专注于数据优先和以人为本的方法。这些模型主要用作聊天应用中的智能助手，通过Chat和Academic基准评估性能。Notus在HuggingFace Hub上提供多种规模的模型和交互式聊天界面。该项目整合了开源社区的贡献，为AI助手的研发提供重要资源。
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BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构，并通过1-bit权重缩放技术，实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers，显著降低了GPU内存占用，从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度，并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南，为研究者和开发者提供有力支持。
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AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩
AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。
chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能
ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目
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aphrodite-engine - 开源高性能语言模型推理引擎
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Aphrodite是一个开源的语言模型推理引擎，采用vLLM的分页注意力机制实现高效推理。它支持连续批处理、多种量化方法和分布式推理，可为大规模用户提供快速服务。该引擎还具备多种采样方法和8位KV缓存，能够处理更长的上下文并提高吞吐量。Aphrodite目前作为PygmalionAI的官方后端引擎使用。
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