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tiny-random-Llama-3-lora

优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器

本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术,能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务,无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利,有助于推动NLP领域的发展。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化文本生成与对话
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta元学习多语言文本生成开源项目模型许可协议
Llama 3.2作为多语言生成模型,通过优化变换器架构,在文本生成和对话中表现出色,适用于商业和研究。支持英语、德语、法语等多种语言,并可通过监督微调和人类反馈提升性能,特别在信息检索和总结任务中表现优异。使用需遵循许可协议。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本
AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整,移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发,继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证,适用于需要更灵活输出的AI开发场景。
Llama-3.2-1B-bnb-4bit - Llama-3.2-1B模型训练加速与内存优化工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型
Unsloth是一个开源项目,旨在优化Llama-3.2-1B等多种语言模型的训练过程。该工具可将Llama-3.2-1B模型的训练速度提升2.4倍,同时减少58%的内存使用。项目提供免费的Google Colab notebook,支持Llama-3.2、Gemma 2和Mistral等模型,便于初学者进行模型微调。Unsloth通过提高训练效率和降低资源消耗,为AI模型开发提供了实用的优化方案。
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
lcm-lora-sdv1-5 - Stable Diffusion v1-5的高效图像生成加速器
AI绘图GithubHuggingfaceLCM-LoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
LCM-LoRA是Stable Diffusion v1-5的蒸馏一致性适配器,将推理步骤缩减至2-8步。支持文本生成图像、图像到图像转换和图像修复,并可与ControlNet集成。项目提供完整使用指南,包括安装方法、模型加载和代码示例,便于实现快速高质量的图像生成。适用于需要提高图像生成效率的应用场景。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型
AI模型GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型聊天机器人自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型,仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练,并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器,易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能开源项目无审查模型模型自然语言处理语言模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制,同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本,便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。
LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术
AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目
LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新,这些技术显著减少内存使用,使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化,在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架,为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。
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