punica

在单个预训练模型上高效运行多LoRA微调模型，文本生成吞吐量提升至12倍

Punica采用分段聚集矩阵-向量乘法（SGMV）技术，使多个LoRA微调模型在单个预训练模型上高效运行，仅增加1%的存储和内存开销。相比其他系统，Punica在各种LoRA模型请求下的文本生成吞吐量提升至12倍，适用于不同版本的CUDA和Python，支持二进制包和源码构建。

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介绍相关项目

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch - 使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorchGithub奖励模型开源项目数据处理模型微调环境配置

该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。

gemma-2-9b-bnb-4bit - 开源工具加速大型语言模型微调并降低内存占用

ColabGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目微调性能优化模型

这是一个用于优化大型语言模型微调过程的开源项目。它兼容Gemma、Llama 3和Mistral等多种主流模型，可以将微调速度提高2-5倍，同时将内存使用量减少70%。项目提供了面向初学者的Colab笔记本，使用者只需添加数据集并运行即可完成高效微调。此外，该工具还支持将模型导出为GGUF格式或直接上传至Hugging Face平台。

Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调

GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调

Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度，同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”，即可获得优化后的模型，支持导出到GGUF、vLLM，或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率，并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛，非常适合初学者使用，即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。

gemma-2b-bnb-4bit - 提高模型微调速度和内存效率，支持多模型免费训练

GemmaGithubHuggingfaceLlamaMistralUnsloth开源项目模型模型微调

该项目提供了一套适用于Unsloth的Google Colab免费笔记本，通过优化微调，提升Gemma、Mistral和Llama等模型的执行速度至2至5倍，且减少内存使用达70%。用户只需添加数据集并运行，即可快速获得微调模型，还可导出为多种格式或上传至Hugging Face。项目特点包括对初学者的友好性和对多模型的支持，成为高效深度学习的重要工具。

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。

LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具

GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝

LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型，在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练，此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM，自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模，优化资源使用。

zephyr-sft-bnb-4bit - 通过Unsloth技术快速优化Mistral等模型的内存使用

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型节省内存

该项目使用Unsloth技术实现了Mistral、Gemma和Llama等模型的快速微调，显著降低内存使用率。用户可以通过简单的操作获得优化后的模型，支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face。此方法特别适用于内存要求高的模型，并免费提供初学者友好的工具。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

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

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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。

Platypus - 高效经济的大语言模型微调开源项目

GithubLLMPlatypus开源开源项目微调模型合并

Platypus是一个开源项目，提供基于LLaMA和LLaMa-2架构的微调和融合模型。该项目使用LoRA和PEFT技术，实现高效的大语言模型微调。Platypus包含完整的训练流程，涵盖数据集精炼、模型微调和权重合并。在多项基准测试中，Platypus展现出优秀性能。这个项目为研究人员和开发者提供了优化定制语言模型的工具。

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