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MFTCoder

优化代码大模型性能的多任务微调框架

MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。

codefuse - 全生命周期软件开发的代码大语言模型项目
AI编程CodeFuseGithub大语言模型开源项目模型仓库软件开发生命周期
CodeFuse 是一个开发代码大语言模型的开源项目,支持全生命周期软件开发。涵盖需求设计、编码、测试、构建、部署、运维和分析等阶段。项目包含多个仓库如 MFTCoder、TestAgent 和 DevOps-Model,并提供 CodeFuse-13B、CodeFuse-CodeLLaMA-34B 等预训练模型。开发者可通过在线演示或本地安装体验这些 AI 工具。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
CodeTF - 代码大语言模型和智能开发的全方位工具库
CodeTFGithub代码操作代码智能开源项目推理管道模型微调
CodeTF是一个为代码大语言模型和代码智能设计的Python库。它提供训练和推理接口,支持代码摘要、翻译和生成等任务。该库还包含多语言代码操作工具、预训练模型和评估基准。CodeTF简化了复杂流程,为开发者提供了一个便捷的环境来将先进的代码大语言模型集成到实际应用中。
DeepSeek-Coder - 支持多种编程语言的高性能开源代码模型
AI编程助手DeepSeek CoderGithub代码生成开源项目性能评估模型训练
DeepSeek-Coder是一系列基于2T代码和自然语言数据训练的代码语言模型。提供1B至33B不同规模版本,支持项目级代码补全和插入。该模型在多种编程语言和基准测试中表现出色,支持87种编程语言,并在HumanEval、MBPP等评测中优于现有开源模型。
DeepSeek-Coder-V2-Instruct - 高性能开源MoE代码语言模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface大型语言模型开源模型开源项目模型混合专家模型
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的MoE代码语言模型,通过6万亿token的额外预训练,大幅提升了编码和数学推理能力。该模型支持338种编程语言,具有128K的上下文长度,在多项标准基准测试中表现优异。DeepSeek-Coder-V2不仅在代码相关任务中媲美GPT4-Turbo,还在某些方面超越了多个知名闭源模型。
codet5p-220m - CodeT5+:多语言代码理解与生成的开放源代码模型
CodeT5+GithubHuggingface代码理解代码生成开源项目性能评估模型预训练
CodeT5+是一种开源的多语言模型,支持多种编码器-解码器模式操作,适用于多种代码理解和生成任务。相比原始CodeT5系列,CodeT5+通过多样化的预训练任务和高效的计算方法显著提升性能,支持九种编程语言,并在多个任务中优于现有基线,特别是在HumanEval基准的零样本任务中表现突出。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法,针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分,该方法提高了模型效率和性能,同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本,方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
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。
magicoder - 开源代码生成与指令数据的高质量低偏见模型
GithubMagicoderOSS-Instruct人类评估大模型开源代码开源项目
Magicoder项目采用OSS-Instruct方法,通过开源代码片段生成低偏见、高质量的指令数据。Magicoder-S-DS-6.7B模型在HumanEval测试中表现优于GPT-3.5-turbo-1106和Gemini Ultra,展示了卓越的代码生成能力。项目提供多个模型和数据集,并支持在线和本地Gradio演示,适用于多种代码生成场景。
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