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

LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术

AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目

LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新，这些技术显著减少内存使用，使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化，在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架，为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。

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。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调加速训练节省内存

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Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调，将训练速度提高2.4倍，同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本，便于初学者进行高效模型微调。此外，还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例，全面支持各类模型优化需求。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本，提升代码生成性能与存储效率

GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型

此项目提供多种量化模型版本，旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本，以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化，适合空间与性能有特定需求的开发者。

buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式，保障性能与质量

GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度

本项目通过llama.cpp的量化处理，满足多样硬件需求，提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合，提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况，用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants，尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细，便于用户节省存储空间并优化性能，支持多种GPU平台，适合专业用户高效部署。

suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top25 - 提升多语言模型性能的ORPO微调方法

GithubHuggingfaceSuzume ORPO商业用途多语言开源项目模型模型性能训练数据

Suzume ORPO使用ORPO技术优化模型性能，特别加强了多种语言的处理能力，是语言模型研究的前沿选择。非商业许可适合学术研究，商业应用版本正在开发中。

lorahub - LoraHub框架实现高效跨任务泛化

GithubLoraHub低秩适应动态组合大语言模型开源项目跨任务泛化

LoraHub框架通过组合多个LoRA模块实现跨任务泛化。该项目仅需少量样例即可适应新任务，无需额外参数或训练。LoraHub提供完整代码和预训练模型，支持pip安装。在BIG-Bench Hard基准测试中，LoraHub性能接近少样本上下文学习，推理速度与零样本学习相当。

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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。

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