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TextPruner

使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型

TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型,通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型,提供用户友好的接口,支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持,帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本,依赖torch和transformers库。

simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面,利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数,并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集,提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护,建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具
ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理
ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。
H2-keywordextractor - 精准高效的文本摘要生成工具
AutoTrainGithubHuggingface二氧化碳排放开源项目总结模型模型训练验证指标
该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化,专注于金融数据集,具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
distilgpt2 - 基于GPT-2知识蒸馏的高效英语文本生成模型
DistilGPT2GithubHuggingfaceOpenWebTextCorpus开源项目文本生成模型知识蒸馏语言模型
DistilGPT2是通过对GPT-2最小版本进行知识蒸馏而来的英语文本生成模型。它保留了GPT-2的核心能力,但参数量减少至8200万,显著提高了运行速度和效率。该模型适用于文本补全、创意写作等多种自然语言处理任务。DistilGPT2在维持性能的同时,大幅缩小了模型规模,减少了环境影响。然而,使用时应注意其可能存在的偏见问题。
paraphrase-MiniLM-L3-v2 - 轻量级句子嵌入模型实现语义搜索与文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度预训练模型
paraphrase-MiniLM-L3-v2是一个sentence-transformers模型,将文本映射到384维向量空间。该模型适用于语义搜索和文本聚类等任务,支持多种编程框架。经过多个数据集训练,模型体积小、推理速度快,能够生成高质量的句子嵌入,适合需要高效文本表示的应用场景。
distilbart-cnn-12-3 - 精简高效的文本摘要模型
DistilBARTGithubHuggingfaceRouge评分开源项目模型模型性能生成摘要计算效率
distilbart-cnn-12-3项目提供了该模型的高效版本,通过减少参数数量来优化文本摘要的性能。该模型适用于cnn_dailymail和xsum数据集,与基准相比显著降低了推理时间和计算复杂度,使大规模文本数据处理变得更为高效。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库
GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型
NLU是一款功能丰富的Python库,整合了1000多个预训练模型,支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作,大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式,包括Pandas、Spark和Modin等数据框架,以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别,NLU提供了全面的NLP功能,是自然语言处理领域的重要工具。
llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank - 基于BERT的多语言提示词压缩模型
GithubHuggingfaceLLMLingua-2大语言模型开源项目提示词压缩数据处理文本优化模型
LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具,通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息,在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理,提供API接口,适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。
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