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Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF

Mistral小型指令模型的多精度GGUF量化版本

Mistral-Small-Instruct模型的GGUF量化版本集合,文件大小从6GB到44GB不等。采用llama.cpp量化技术,提供从IQ2到F16的多种精度选择。包含详细的硬件兼容性说明和模型选择指南,支持多语言处理。

LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法
GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化
LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
cookbook - 大型语言模型应用开发与优化实用指南
AI模型GithubMistral开源项目数据处理机器学习示例代码
Mistral Cookbook 汇集了社区贡献的大型语言模型应用实例,涵盖基础聊天、嵌入、RAG、函数调用和微调等多个方面。项目包含Mistral AI官方示例和第三方工具集成,为开发者提供了全面的LLM应用开发资源。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集
AI训练Github开源项目模型微调评估基准语言模型
open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码,以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法,并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。
Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南
C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目
详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理,帮助团队实现自我管理或私有部署,满足数据隐私和合规要求,并节省GPU实例的高额费用。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
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。
flute - 专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎
FLUTEGPUGithubLLM开源项目查找表量化
FLUTE是专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎。该引擎支持整数、浮点和学习型等多种量化方案,可与vLLM和Hugging Face等主流框架无缝集成。FLUTE兼容LLaMA-3/3.1、Gemma-2等多种模型,能在保持模型性能的同时大幅降低内存占用和推理延迟,为大语言模型优化提供了高效解决方案。
Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法
GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型
Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。
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