MFTCoder

优化代码大模型性能的多任务微调框架

MFTCoder 多任务微调代码大语言模型 CodeFuse HumanEval Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 完整的DeepSeek代码助手模型量化版集合

DeepSeek-CoderGithubHuggingfaceLlamaEdge代码开发开源项目模型模型量化深度学习

这是一个专为代码编写优化的DeepSeek量化模型系列，提供从2位到16位的多种精度选项，支持通过LlamaEdge和WasmEdge进行部署。模型拥有12.8万token的上下文长度，文件大小从6.43GB到31.4GB不等。Q4_K_M和Q5_K_M版本在性能和资源占用上达到最佳平衡，适合大多数应用场景。

codet5-base - 基于标识符语义的代码理解生成预训练模型

CodeT5GithubHuggingface代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

CodeT5是一个代码预训练模型，通过理解代码中的标识符语义提升性能。模型采用编码器-解码器架构，支持代码理解和生成等多项任务。在代码缺陷检测、克隆检测、代码总结、代码生成等任务中表现优异。其创新点在于能够准确识别和处理代码标识符，并结合代码注释实现自然语言与编程语言的有效转换。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

tiny_OPTForSequenceClassification-lora - 基于PEFT的模型序列分类微调框架

GithubHuggingfacePEFT开源项目框架版本模型模型微调深度学习训练过程

该项目是一个构建在PEFT 0.4.0框架上的序列分类微调工具。项目专注于模型微调和序列分类任务，通过轻量级参数调整方法优化训练过程，在保持模型性能的同时有效降低计算开销。

FinGPT - 开源金融大模型FinGPT，快速适应市场变化

FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型

FinGPT项目提供开源金融大语言模型，重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术，实现了金融数据的快速更新和轻量级适配，并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4，展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。

OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化

GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调

OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用

DeepSeek-CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型压缩量化模型

本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化，提供20多种GGUF格式文件，大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩，同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本，支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。

gpt_bigcode-santacoder - 多语言代码生成模型SantaCoder支持Python、Java和JavaScript

GithubHuggingfaceSantaCoder人工智能编程代码生成开源项目模型深度学习模型源代码处理

SantaCoder是一个基于GPT-2架构的代码生成模型，专门针对Python、Java和JavaScript三种编程语言优化。该模型通过GitHub代码库训练，使用236亿个代码token和float16精度，能够根据上下文高效生成代码片段。SantaCoder采用多查询注意力机制和Fill-in-the-Middle目标，通过代码注释或函数签名触发代码生成，而非直接响应指令。此模型为开发者提供了强大的代码补全和生成工具。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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