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mt5-tiny-random

轻量级随机mt5模型用于多语言文本处理测试

mt5-tiny-random是一个用于测试的微型随机mt5模型,专为多语言文本处理实验而设计。项目包含mt5-make-tiny-model.py脚本,展示了模型的创建过程。这个轻量级工具为开发者提供了一个便捷的平台,用于探索和验证mt5模型在不同语言文本转换任务中的表现。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述
GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练
这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。
TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM,支持多种模型和ChatGPT界面
ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目
该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM,并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务,允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接,方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。
build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南,支持多轮对话与聊天模型
GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练
该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型(LLM),经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架,优化内存占用,并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容,能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重,方便用户下载和使用,提升了实用性与操作性。
mamba-minimal - 单文件PyTorch实现的Mamba模型
GithubMambaPyTorch实现开源项目深度学习状态空间模型语言模型
mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时,实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度,但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例,方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。
TinyChatEngine - 面向边缘设备的高效语言模型推理库
AWQGithubLLMSmoothQuantTinyChatEngineVLM开源项目
TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit - 量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能
4-bitGPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型配置量化
该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化,旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节,适用于寻求高效深度学习模型的用户,为复杂任务提供节省资源的方案。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin - TinyLlama-1.1B量化推理解决方案
GithubHuggingfaceNeural MagicTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基于模型开源项目推理模型量化
本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型,运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速,支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎,用户能快速实现部署,并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外,Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。
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