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在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

slowllamaLlama2CodeLLamaM1/M2设备GPUGithub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
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化，以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案，如Q6_K_L和Q5_K_L，适应不同内存条件，特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件，并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南，帮助选择合适的量化版本。
simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
TinyLlama_v1.1 - 精简版Llama模型 专注多领域应用
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练
TinyLlama_v1.1是一个基于Llama 2架构的紧凑型语言模型，仅有1.1B参数。通过2万亿token的预训练，该项目开发了三个特定领域的变体：通用型、数学与代码增强型和中文优化型。这些模型旨在为计算资源受限的应用场景提供高效的语言处理解决方案。
AMD-Llama-135m - 轻量级语言模型实现高效推理加速
AMD-Llama-135mGithubHuggingface开源项目机器学习模型神经网络语言模型预训练
AMD-Llama-135m是一个基于LLama2架构的135M参数语言模型，在AMD Instinct MI250加速器上训练。该模型与huggingface transformers兼容，并使用LLama2相同的分词器。模型可独立使用，也可作为LLama2和CodeLlama的推理加速辅助模型。经SlimPajama和Project Gutenberg数据集预训练，以及StarCoder Python代码数据集微调后，模型在多项NLP基准测试中表现优异。通过推理加速技术，吞吐量可提升至3.88倍。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调，显著提升性能并减少内存占用
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型
该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法，使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升，并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本，轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好，支持多种微调和导出格式，如GGUF、vLLM，及上传至Hugging Face，满足不同用户的需求。
llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库
CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化
llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库，专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术，实现了70B模型的即时加载。通过Python API，开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型（1 token/s）和7B模型（9 tokens/s）。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。
llama-gpt - 私密自托管聊天机器人LlamaGPT，支持Nvidia GPU和Code Llama模型
GithubLlamaGPTNvidia GPU人工智能开源项目热门离线聊天机器人自主托管
LlamaGPT是一个自托管、离线的ChatGPT类聊天机器人，基于Llama 2开发，确保100%数据隐私，无需数据外传。最新版本新增对Code Llama模型和Nvidia GPU的支持，可在各类硬件上灵活部署，包括但不限于umbrelOS家庭服务器、M1/M2 Mac以及支持Docker的系统。LlamaGPT支持多种模型，包括但不限于7B至70B模型，且兼容OpenAI API，开发者友好，便于集成和功能扩展。
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