Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch

Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程

Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch Vicuna LoRA RLHF PyTorch Github 开源项目

本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型，包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤，适合中文技术人员使用。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

Tiny-Vicuna-1B-GGUF - 量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件优化文本生成效率

GithubHuggingfaceTiny-Vicuna-1B开源项目文件文本生成模型量化

此项目提供了afrideva量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件，涵盖q2_k、q3_k_m、q4_k_m、q5_k_m、q6_k和q8_0等量化方法，文件大小从482.14 MB到1.17 GB不等。模型由Jiayi-Pan在TinyLLama 1.1B基础上创建，利用WizardVicuna数据集进行微调，适合早期的实验迭代。模型旨在提升文本生成任务的效率，具备高效性能和简便操作，适合紧凑存储需求的应用。

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成

GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化，以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案，如Q6_K_L和Q5_K_L，适应不同内存条件，特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件，并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南，帮助选择合适的量化版本。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习

Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍，节省58%内存。支持8种官方语言，适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构，通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐，保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

vicuna-7b-v1.5-16k - 高性能开源聊天助手模型支持16K长文本输入

GithubHuggingfaceLlama 2Vicuna人工智能大语言模型开源项目机器学习模型

vicuna-7b-v1.5-16k是LMSYS开发的开源聊天模型，通过ShareGPT收集的12.5万条对话数据对Llama 2进行微调。模型支持16K上下文长度，采用线性RoPE缩放技术，主要应用于语言模型和聊天机器人研究。该项目提供完整的命令行界面和API接口，方便研究人员和开发者快速部署使用。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调加速训练节省内存

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型

Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调，将训练速度提高2.4倍，同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本，便于初学者进行高效模型微调。此外，还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例，全面支持各类模型优化需求。

S-LoRA - 大规模并发LoRA适配器高效服务系统

GPU内存优化GithubLoRA适配器S-LoRA大语言模型开源项目批处理推理

S-LoRA系统针对大规模LoRA适配器服务进行优化。采用统一分页、异构批处理和新型张量并行策略，提高内存管理效率和GPU利用率。相较现有技术，S-LoRA提升吞吐量4倍，显著增加可服务适配器数量。这一突破为大规模定制语言模型部署开辟新途径。

Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调

该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。

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