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PEFT库微调和部署微软Phi-3.5 mini指令模型

模型模型卡片开源项目 Huggingface PEFT 机器学习 microsoft/Phi-3.5-mini-instruct Github 人工智能

本项目介绍使用PEFT库对微软Phi-3.5 mini指令模型进行微调和部署的方法。内容涵盖模型详情、应用场景、潜在风险和局限性等关键信息，以及训练细节、评估方法和环境影响等技术规格。这是一个面向开发者的实用指南，有助于快速理解和应用该模型。

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介绍相关项目

Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型

Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化，无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中，该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术，显著减少了模型训练成本，且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板，专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究，且准确性不可担保。

qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南

GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型

该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。

PIXIU - 金融大规模语言模型的开发、微调与评估

FinBenFinMAGithubPIXIUThe Fin AI开源项目金融大语言模型

PIXIU 项目专注于开发、微调和评估金融领域中的大规模语言模型（LLMs）。核心组件包括 FinBen 金融语言理解和预测评估基准、FIT 金融指令数据集，以及 FinMA 金融大规模语言模型。项目提供多任务和多模态的金融数据，涵盖股票走势预测等任务，旨在促进开放研究和透明性，提供包括模型、指令调优数据和评估数据集在内的开放资源。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

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smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

tuning_playbook - 深度学习模型性能调优指南

Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优

该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。

pythia-1.4b-deduped-v0 - 开源语言模型套件助力可解释性研究

EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

Pythia-1.4B-deduped是EleutherAI推出的开源语言模型，旨在推动AI可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练，提供143个均匀分布的检查点，便于研究人员分析模型训练过程。虽然不以下游任务性能为主要目标，Pythia-1.4B-deduped在多项评估中仍表现出色，与同规模模型相当或更优。模型采用Apache 2.0许可，可用于进一步研究、微调和部署。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理

GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术，该模型显著减小了体积和内存占用，同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行，如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调

Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调，支持32768词汇和v3 Tokenizer，并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式，包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成，利用CLI命令与模型对话，或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制，Mistral团队正与社区合作，以确保输出适合多种环境。

InstructUIE - 基于Flan T5的统一信息抽取指令微调框架

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InstructUIE是一个基于Flan T5预训练模型的指令微调框架，致力于统一信息抽取。该项目通过自定义数据集微调，实现多种信息抽取任务的统一处理。InstructUIE提供完整的训练和评估脚本，并开放预训练模型下载，为自然语言处理研究和应用提供有力支持。

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