lorax

支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架

LoRAX 多模型推理高通量低延迟生产准备 Github 开源项目

LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型，有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标，并兼容OpenAI API，支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用，采用Apache 2.0许可。

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Huggingface

介绍相关项目

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

axolotl - 多功能AI模型微调工具

AI模型AxolotlGithub开源项目微调训练配置

Axolotl是一个功能丰富的AI模型微调工具，支持llama、pythia、falcon等多种Huggingface模型。它提供全微调、LoRA、QLoRA等训练方法，支持自定义配置和多种数据集格式。Axolotl集成了xformer、flash attention等技术，可在单GPU或多GPU环境运行，支持Docker部署，并可将结果记录到wandb或mlflow。该工具为AI模型训练提供了灵活高效的解决方案。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器

GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI

lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器，可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能，并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码，适合需要快速AI图像生成的场景。

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-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法

GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库

本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。

xtuner - 全面的模型微调解决方案，支持LLM和VLM的高效训练

DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目

XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包，支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型，并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed，支持多种优化技术，并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中，适应多种应用场景。

tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器

GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器

本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术，能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务，无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利，有助于推动NLP领域的发展。

gpt2-lora-random - GPT2模型LoRA微调框架提升语言模型性能的开源项目

GithubHuggingfacegpt2peft开源项目机器学习模型模型训练深度学习框架

gpt2-lora-random项目利用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调。通过Low-Rank Adaptation技术，该项目降低了模型训练的资源需求和参数量。它为开发者提供了一个用于自然语言处理任务优化的灵活框架。项目文档涵盖了模型训练流程和环境影响评估指南，适合研究人员和工程师使用。

AnyLoRA - 基于稳定扩散的LoRA模型微调训练工具

AI绘图AnyLoRADiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型

AnyLoRA是一个基于stable-diffusion-v1-5的模型微调工具，集成Diffusers框架实现文本到图像的生成功能。项目集成了DEISMultistepScheduler调度器，支持艺术创作和个性化图像生成应用场景。

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