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TinyLLaVA_Factory

模块化的开源小规模多模态模型库

TinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库HuggingFacePyTorchGithub开源项目

TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库，专注于简化小规模多模态模型的开发和定制，使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory，可减少编码错误，快速定制多模态模型，提高性能，为研究和应用提供强大工具。

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介绍相关项目
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
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nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现，无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型，提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本，代码更为精简。目前正在开发中，已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能，并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
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详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求
GPUGithubHuggingfaceTinyLlama对话模型开源项目模型量化预训练
TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。
MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展：8B参数达GPT-4V水平
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MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型，仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持，可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言，并提供多种灵活部署方式，如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。
open_llama_3b - 开源复现LLaMA架构的大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个开源项目，旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可，提供了7B和3B模型（1万亿标记训练）以及13B模型预览版（6000亿标记训练）。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重，并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练，整体性能与LLaMA和GPT-J相当，部分任务表现更佳。
llava-v1.6-mistral-7b - LLaVA-v1.6：融合图像与文本理解的开源多模态AI模型
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LLaVA-v1.6-Mistral-7B是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的开源多模态AI模型。这个模型通过大规模多模态指令数据微调，能同时处理图像和文本输入。2023年12月发布的LLaVA-v1.6-Mistral-7B主要应用于多模态模型和AI对话系统研究。该模型在12个评估基准上表现优异，涵盖5个学术视觉问答任务和7个针对指令理解的最新多模态模型基准。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
Llava-v1.5-7B-GGUF - 轻量级多模态图文处理模型 支持多种精度量化
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Llava-v1.5-7B-GGUF是Llava 1.5 7B模型的GGUF量化版本,提供2位至8位多种精度选择,可根据性能和质量需求灵活使用。项目支持通过LlamaEdge快速部署,适用于多模态AI应用场景。该模型具备图像理解和文本生成能力,在保持性能的同时实现了模型体积的压缩。
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GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型，已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务，但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南，同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。
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