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Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated

Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用

Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术,实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器,确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持,并提供了详细的量化与配置指南,经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。

Llama-2-Onnx - Llama 2模型的ONNX优化版本
AI模型GithubLlama 2ONNX开源项目模型优化自然语言处理
此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模,支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面,方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型
该项目采用AWQ低位量化方法,提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ,AWQ在减少部署成本的同时,能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化,并兼容vLLM与Huggingface TGI插件,高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下,该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究
Facebook AIGithubLLaMA开源项目机器翻译自然语言处理
LLAMA是Facebook AI Research开发的开源语言模型项目,致力于提高机器翻译质量。该项目专注于源语言处理,采用创新方法改进翻译效果。LLAMA为机器翻译研究提供了重要工具,有望推动该领域的技术进步。
LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架
GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目
LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架,用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型,以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具,可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集,LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异,超越了 ChatGPT。
llama-recipes - 探索Meta Llama模型的高效应用与开发指导
GithubLLM生态系统Meta Llama 3.1llama-recipes云端部署开源项目模型微调热门
llama-recipes项目为开发者提供了一个全面的库和示例脚本,帮助用户快速开始使用和精细调整Meta公司的Llama模型。项目支持最新版本Llama 3.1,并展示了多种应用场景,如域适应和构建基于LLM的应用程序。用户可以在本地、云端或本地服务器上运行这些示例,实现多功能的交互式对话和工具调用。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct - 提升日本语言处理与指令执行的创新模型
ELYZA-japanese-Llama-2-7bGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日语能力模型追加事前学习
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct基于Llama2,专注于提升日语处理能力,提供流畅的语言体验。通过针对日语的扩展训练,该模型在理解和生成日语方面表现优异,并支持GPU加速,以优化计算性能,适用于多种应用场景。欲了解更多使用案例和详细信息,请访问官方页面。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配,减少了训练参数数量,实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好,同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型,并已集成到Hugging Face的PEFT库中,提供了便捷的适配解决方案。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架,旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法,并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行,支持多种模型和算法,有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
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