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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

开源项目Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic模型模型优化Huggingface文本生成多语言支持量化Github

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。

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介绍相关项目
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InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
llama - Meta开源的大语言模型
AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门
meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。
llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示，支持多设备部署
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此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示，无需torch或transformers，适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整，并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤，适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
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Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本，涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能，可广泛适用于多种中文文本处理任务。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
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OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
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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。
fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练
FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化
fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
llama3.np - 轻量级NumPy实现的Llama 3语言模型
AI实现GithubLlama 3模型NumPyllama3.np开源项目深度学习
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