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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-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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手 基于3万亿token训练
GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型,使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调,支持chatml格式,具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性,同时适用于计算资源受限的场景,为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。
simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面,利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数,并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集,提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护,建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建:300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内,通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型,但以不到500美元的投入,在多数据集上表现出色,并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储,对TinyLlama模型进行了调整,重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力,并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
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。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型
Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本,针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用,适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-715k-1.5T - 紧凑型AI模型的快速训练与高效优化
GPUGithubHuggingfaceLlama模型TinyLlama参数紧凑性开源项目模型预训练
TinyLlama项目在90天内利用16台A100-40G GPU完成了1.1B参数模型的预训练,涉及3万亿个令牌。该模型因其紧凑和模块化设计,适用于资源有限的多种应用场合。最新的中间检查点提供了715K步和1.49T令牌的参数,评估基准上表现均有提升。详情请访问TinyLlama GitHub页面。
tiny-OPTForCausalLM-lora - PEFT框架的深度学习模型微调实现
GithubHuggingfacePEFT开源项目框架版本模型模型微调深度学习训练过程
基于PEFT 0.4.0.dev0版本开发的深度学习模型微调项目,通过参数高效微调方法,在有限计算资源条件下完成模型训练。主要应用于大型预训练模型的轻量级适配和迁移学习场景。
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