LLamaTuner

大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU

LLamaTuner 大语言模型模型训练数据预处理 Supervised fine-tuning dataset Github 开源项目

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

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介绍相关项目

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2开源开源项目微调机器学习模型语言模型

本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件，支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率，速度提升2-5倍，内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型，并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2TransformersUnsloth开源项目性能优化模型模型微调

本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本，便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户，能有效提升模型训练效率。

Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调提升效率降低资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Llama-3.2-1B-Instruct项目利用Unsloth技术优化大型语言模型微调过程。该方法可将微调速度提升2-5倍，同时减少70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的高效微调。这一创新技术为AI语言模型开发提供了更高效的解决方案，有助于推动相关领域的进步。

Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型（LLM）的代码

DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目

Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型，涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置，适于需GPU支持的用户。

Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型

Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型微调效率。该方法可将Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama-3.2、Gemma 2、Mistral等多种模型。这些笔记本操作简便，适合初学者使用，只需添加数据集并运行即可完成模型微调。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

xTuring - 开源LLM微调平台

GithubINT4LLMLLaMALoRAxTuring开源项目

xTuring是一款高效、简单的开源LLM微调平台，支持Mistral、LLaMA、GPT-J等多种模型。用户可通过直观界面在本地或私有云中微调模型，保障数据隐私。平台支持数据预处理、多GPU扩展、以及INT4和LoRA等内存高效的微调方法，并提供多种模型评估工具。最新功能涵盖LLaMA 2集成、CPU推理优化和批量处理。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

相关项目

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