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dolphin-2.7-mixtral-8x7b-GGUF

探索性能与多平台兼容性

Dolphin 2.7 Mixtral 8X7B使用GGUF格式,支持在多种硬件平台上高效推理。兼容llama.cpp等多个第三方UI和库,提供GPU加速与CPU+GPU并行推理解决方案,满足不同应用需求。GGUF取代GGML,提供多种量化策略,适用于多种操作系统。

audio-flamingo - 新型音频语言模型实现音频理解和多轮对话
Audio FlamingoGithubfew-shot学习对话能力开源项目语言模型音频理解
Audio Flamingo是一种创新音频语言模型,具备音频理解、快速任务适应和多轮对话能力。通过优化训练技术、架构设计和数据策略,该模型在多项音频理解任务中创建新基准。项目开源基础模型和对话模型的训练及推理代码。模型权重可从GitHub和HuggingFace获取,仅供非商业用途。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件,主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播,适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本,提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率,DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
gazelle - 专注语音的语言模型的推断代码及社区合作
Apache 2.0GazelleGithubHuggingfaceLlama 2开源项目等待模型
本项目提供了用于Gazelle联合语音语言模型的代码,基于Huggingface的Llava实现。包括多个版本的检查点和模型更新,尽管优化有限,仍欢迎社区的贡献。使用者需遵循Apache 2.0和Llama 2许可证条款。本项目不建议在生产环境中使用,但能应对一些对抗性攻击。欢迎加入Discord获取更多信息和支持。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
stable-diffusion-docker - 多功能 GPU 加速的 Stable Diffusion Docker 容器
DockerGPUGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型
Stable Diffusion Docker 容器在支持 CUDA 的 GPU 上运行,通过官方模型实现高质量图像生成。支持从文本生成图像、图像修改、深度引导和图像修复等功能,适用多种应用场景。最低要求 8GB VRAM 的 GPU,并提供设备选择和内存优化选项。详细使用指南和示例帮助用户快速入门。
llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现
GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容
llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目,旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化,实现高效的LLaMA模型推理,替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构,兼容Mac、Linux和Windows,涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化,并提供内置REST API,适用于真实项目中的服务器模式。
axolotl - 多功能AI模型微调工具
AI模型AxolotlGithub开源项目微调训练配置
Axolotl是一个功能丰富的AI模型微调工具,支持llama、pythia、falcon等多种Huggingface模型。它提供全微调、LoRA、QLoRA等训练方法,支持自定义配置和多种数据集格式。Axolotl集成了xformer、flash attention等技术,可在单GPU或多GPU环境运行,支持Docker部署,并可将结果记录到wandb或mlflow。该工具为AI模型训练提供了灵活高效的解决方案。
llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理,支持多种硬件和系统
C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化
llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现,支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化,包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外,项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心,以及通过 HIP 支持 AMD GPU,为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。
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