slowllama

在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

slowllama Llama2 CodeLLama M1/M2设备 GPU Github 开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

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介绍相关项目

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版

GemmaGithubHuggingfacellama.cpp开源项目日语语言模型模型模型部署量子化

基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目，通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议，提供高效的日语大模型部署解决方案。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

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。

TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-token-2T - 探讨紧凑型1.1B参数模型的高效预训练

GithubHuggingfaceTinyLlama参数开源项目模型计算预训练

TinyLlama项目目标是在3万亿标记上预训练一个具备1.1B参数的Llama模型。通过优化技术，该项目可在90天内使用16个A100-40G GPU完成训练。采用与Llama 2相同的架构和分词器，确保与其他开源项目的兼容性。TinyLlama的紧凑设计适合计算和内存受限的应用。该项目于2023年9月1日启动，计划在2023年12月1日前完成，并会逐步发布中间检查点。详细信息请查看TinyLlama GitHub页面。

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南

C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目

详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理，帮助团队实现自我管理或私有部署，满足数据隐私和合规要求，并节省GPU实例的高额费用。

llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数

GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型

项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本，并采用缩小的模型参数：llama1_s为1.8B，llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集，使用GPT2Tokenizer分词，支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估，其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。

TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM，支持多种模型和ChatGPT界面

ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目

该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM，并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务，允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接，方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。

llama2.mojo - 将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍

GithubMojoPython性能提升TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2llama2.mojo开源项目模型推理

llama2.mojo项目展示了如何将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍。在多线程推理中，Mojo版的性能超过了原始llama2.c的30%，在CPU上进行baby-llama推理时，性能超过了llama.cpp的20%。项目当前支持多个模型，包括stories和Tinyllama-1.1B-Chat。用户可以通过简单的命令行步骤或使用Docker在本地部署并运行该项目。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit - 高效LLM微调框架提速2-5倍并减少70%内存使用

GithubHuggingfaceUnsloth加速训练大语言模型开源项目微调模型节省内存

该项目为Mistral、Gemma、Llama等大语言模型提供高效微调框架。利用Unsloth技术，训练速度提升2-5倍，内存使用减少70%。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等模型训练。框架操作简单，适合初学者使用，支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调

GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目

LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口，让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调，内置推理功能和一键启动的交互式 UI，简化模型展示和共享。此外，LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区，探索和讨论最新的开源模型调优技术。

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