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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。

Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型
Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型微调效率。该方法可将Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍,同时降低70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本,支持Llama-3.2、Gemma 2、Mistral等多种模型。这些笔记本操作简便,适合初学者使用,只需添加数据集并运行即可完成模型微调。
vram-80 - 优化大型语言模型微调的开源工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-80是一个开源项目,旨在优化大型语言模型的微调过程。该工具通过先进的显存管理技术,使得在有限计算资源下也能进行高效的模型微调。vram-80支持LoRA和QLoRA等多种微调方法,并提供简洁的接口,方便研究人员和开发者定制和优化语言模型。这个项目不仅提高了微调效率,还降低了硬件要求,为AI领域的研究和应用提供了有力支持。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama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。
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。
chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程
Githubchatglm-6bdeep_training开源项目微调推理训练
本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程,支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新,如支持accelerator和colossalai训练,解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置,适合深度学习研究与应用。
tiny_OPTForSequenceClassification-lora - 基于PEFT的模型序列分类微调框架
GithubHuggingfacePEFT开源项目框架版本模型模型微调深度学习训练过程
该项目是一个构建在PEFT 0.4.0框架上的序列分类微调工具。项目专注于模型微调和序列分类任务,通过轻量级参数调整方法优化训练过程,在保持模型性能的同时有效降低计算开销。
petals - 本地运行大型语言模型,BitTorrent 风格
GPU共享GithubLlama 3.1Petals分布式推理大模型微调开源项目
Petals项目让用户能够在家中或通过Google Colab运行Llama 3.1、Mixtral、Falcon和BLOOM等大型语言模型。通过分布式网络托管模型层,推理速度可提升至10倍。用户可以微调模型以满足特定任务需求,并且支持隐私保护和私人群组设置。该项目依赖社区共享GPU资源,提供详细的教程和支持,帮助用户快速上手并充分利用其功能。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
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。
Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF - 介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破
GithubHuggingfaceHumanish-LLama3-8B-Instruct基准测试开源项目数据集文本生成模型量化
该项目通过llama.cpp进行量化,优化了模型的嵌入和输出权重,使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色,如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式,支持多样化的计算资源和硬件环境,以满足不同的使用需求,包括低内存和ARM芯片的优化场景。
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