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dora-from-scratch

LoRA和DoRA技术的从头实现

该项目提供了LoRA和DoRA技术的从头实现资料,作为相关文章的补充。内容涵盖关键技术细节和应用案例,帮助更好地理解和应用这些技术。

llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程,包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件,为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明,深入浅出地解释了复杂概念,是研究大型语言模型的重要参考资料。
lora-scripts - Stable Diffusion模型训练全能工具包
GithubLoRASD-TrainerStable DiffusionWebUI开源项目训练工具
SD-Trainer为Stable Diffusion模型训练提供了全面解决方案。这个开源项目整合了图形界面、一键式环境配置和多种训练脚本,支持LoRA和Dreambooth等技术。通过WebUI,用户可以轻松管理训练流程,使用Tensorboard跟踪进度,并借助标签编辑器优化数据集。SD-Trainer简化了模型训练过程,让创作者和开发者能够更高效地定制Stable Diffusion模型。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架,通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练,适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具,支持指令跟随和函数调用等多种训练模式,适用于各类微调需求。
ChatGenTitle - 使用LoRA微调技术的开源论文标题生成工具
ChatGenTitleGithubLLaMa模型LoRAarXiv开源项目论文生成
ChatGenTitle是一个使用LoRA微调技术基于百万arXiv论文数据微调LLaMA模型的开源论文标题生成工具。提供有效支持以便科研人员高效生成论文标题,所有代码和模型权重开源供本地部署使用。
B-LoRA - 图像风格内容分离的创新技术
B-LoRAGithubLoRAStable Diffusion XL图像风格化开源项目风格内容分离
B-LoRA是一种创新的图像处理技术,结合Stable Diffusion XL和Low-Rank Adaptation,实现单一输入图像的风格与内容隐式分离。这种方法支持图像风格迁移、文本引导的图像风格化和一致性风格生成等多样化应用。B-LoRA为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性,能够有效地处理和转换图像的视觉元素。
x-flux - Flux模型的LoRA和ControlNet微调脚本
AI绘图ControlNetDeepSpeedFluxGithubLoRA开源项目
该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。
drl-zh - 深度强化学习入门,从零开始实现经典算法
Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目
本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。
dapr - 多语言兼容的分布式应用开发运行时
DaprGithub云原生分布式应用开源开源项目微服务
Dapr作为一个开源的分布式应用运行时,为开发者提供了构建微服务的标准化方法。它支持多种编程语言,适用于云端和边缘计算环境。通过封装微服务开发的最佳实践,Dapr简化了分布式系统的开发过程,提高了应用的可移植性和可维护性。
ML-From-Scratch - 深入理解机器学习算法,从基础到实际案例
GithubMachine LearningPythonReinforcement LearningSupervised LearningUnsupervised Learning开源项目
本项目使用Python从零实现多个机器学习模型与算法,旨在展示其内部运作。涵盖监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习,并提供多项式回归、CNN分类、生成对抗网络等实际案例,适合希望深入理解机器学习原理的开发者和爱好者。
TTGO-T-Beam-Car-Tracker - TTGO T-Beam开源车载GPS追踪系统
CayenneESP32GPS追踪器GithubLoRaTTGO-T-Beam开源项目
这是一个基于TTGO T-Beam开发板的开源车载GPS追踪系统。系统通过LoRa技术和The Things Network将车辆GPS位置及室内环境数据传输至Cayenne平台。追踪器采用自适应数据包发送率,提高移动中的轨迹精度。集成的BME/BMP280模块可监测温度、湿度和气压。用户能够通过Cayenne网页或移动应用实时监控车辆位置和环境信息。项目整合了ESP32、GPS、LoRa和可选的GSM模块,构建了一个功能丰富的车载追踪系统。系统利用Cayenne Low Power Payload格式传输数据,确保了低功耗运行。该开源项目详细介绍了硬件连接、所需库文件和配置步骤,便于爱好者复制和改进。
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