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Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8

FP8量化技术在模型优化与部署中的应用

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率,主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手,利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境,优化部署性能。量化由AutoFP8完成,Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降,但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。

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。
model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。
low-bit-optimizers - 4位优化器技术减少内存占用 提升大规模模型训练能力
4位优化器AdamWGithub内存效率开源项目神经网络训练量化
Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术,可将优化器状态从32位压缩至4位,有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量,该项目提出了改进的量化方法,克服了现有技术的限制。在多项基准测试中,4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率,同时提高了内存效率,为大规模模型训练开辟了新途径。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架,通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练,适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具,支持指令跟随和函数调用等多种训练模式,适用于各类微调需求。
mixtral-offloading - Mixtral-8x7B模型高效推理的实现方法
CPUGPUGithubHQQMixtral-8x7BMoE开源项目
该项目实现了Mixtral-8x7B模型的高效推理,使用混合量化和MoE卸载策略。通过HQQ量化方案分别处理注意力层和专家层,使模型适应GPU和CPU内存。每层的专家单独卸载并在需要时重新加载到GPU,活跃专家存储在LRU缓存中以减少GPU-RAM通信。更多技术细节和结果请参阅技术报告。
Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南
GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调
Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南,涉及RAG、Agent、Chain等多种结构,包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。
Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法
GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型
Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目,涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
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