loraplus

提升大型模型微调效率的创新技术

LoRA+模型微调低秩适应超参数优化 ICML 2024 Github 开源项目

LoRA+是一种创新的低秩适应技术，专注于提高大型模型的微调效率。该技术引入新的超参数优化训练过程，尤其适合处理复杂的下游任务。项目提供完整代码实现，兼容Hugging Face Trainer和自定义训练流程，并附带GLUE基准测试和图像分类示例。LoRA+在多种任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了改进大型模型微调效果的有力工具。

Github

介绍相关项目

Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

Flux-Lora-Realism - 专门针对自然风格图像优化的LoRA权重集

FluxGithubHuggingfaceLoraStable Diffusion人工智能模型图像生成开源项目模型

作为black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的LoRA权重优化项目，该插件专注增强AI图像真实感。优化后的权重文件采用Safetensors格式，可与Stable Diffusion框架无缝对接，生成具有高度真实感的图像作品。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调

Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。

chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程

Githubchatglm-6bdeep_training开源项目微调推理训练

本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程，支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新，如支持accelerator和colossalai训练，解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置，适合深度学习研究与应用。

Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用

GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调效率模型

本项目使用Unsloth技术对Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型提高微调速度，减少内存使用高达70%。通过免费的Google Colab笔记本，用户能够轻松完成微调过程，非常适合初学者使用。支持的模型包括Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等，这些模型在性能和内存使用上均有显著提升。

llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用

AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型

llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。

trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架，支持奖励函数与高效并行

GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目

一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练，兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型，可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法，提供详细文档和丰富示例，支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景，通过高效并行技术提升训练效率。

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。

doremi - 创新算法提升语言模型训练效率

DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型

DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合，适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重，并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率，如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现，包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。

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