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mamba-2.8b-hf

Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南

Mamba-2.8b-hf是一个与transformers框架兼容的大规模语言模型。为充分发挥模型功能,需安装特定版本的transformers库,并且安装causal-conv1d和mamba-ssm以利用优化的CUDA内核实现更高效的计算。Mamba支持经典的generate方法进行文本生成,并提供定制的PEFT微调示例,建议使用float32格式进行微调,以更好地支持复杂的自然语言处理任务。

sentence-transformers-e5-large-v2 - 句子向量化模型实现文本相似度检索和聚类
GithubHuggingfaceembaas APIsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
sentence-transformers-e5-large-v2模型是intfloat/e5-large-v2的改进版本,能将文本映射至1024维向量空间。该模型在聚类和语义搜索方面表现出色,支持通过sentence-transformers库或embaas API快速集成。模型在MTEB评测中获得优异成绩,为文本嵌入和相似度计算提供了有力支持。
Mantis-8B-siglip-llama3-pretraind - 非功能性模型的实验再现及Llama3性能优化探索
GithubHuggingfaceMantis-InstructTIGER-Labllama3实验开源项目模型
llava_siglip_llama3_8b_pretrain_8192是一个用于实验再现的非功能性模型,旨在探索Llama3模型的性能改进。该项目提供了Mantis-Instruct微调版本的参考,帮助研究人员进行实验再现与分析。通过这一预训练检查点,研究人员可以了解模型的结构和潜在的优化方向。尽管该模型不适用于实际应用,但其在研究与开发中可作为有意义的基础。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - Meta发布8B参数多语言模型用于对话和文本生成
GithubHuggingfaceMeta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款支持8种语言的大规模语言模型,参数规模为8B。该模型采用优化的Transformer架构并经过指令微调,可用于对话和多种自然语言生成任务。模型具有128k的上下文长度,支持商业和研究用途,在多项行业基准测试中表现出色。
mt5-large - 多语言文本转换模型支持101种语言处理
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
mt5-large是基于Google's mT5架构开发的大规模多语言预训练模型。该模型在覆盖101种语言的mC4语料库上训练,可处理中文、英语、法语等多语言任务。mt5-large采用统一的文本到文本格式,在多语言NLP基准测试中表现出色。值得注意的是,该模型需要针对特定下游任务进行微调后才能使用。mt5-large为多语言自然语言处理研究和应用提供了坚实基础,有助于推动跨语言AI技术的发展。
llm_training_handbook - 大规模语言模型训练手册
GithubLLMThe Large Language Model Training Handbooktensor精度吞吐量最大化开源项目模型并行
该手册为语言模型训练工程师和操作员提供了多种方法和实用脚本,涵盖模型并行性、最大化吞吐量、张量精度和数据类型、训练超参数和模型初始化、不稳定性排查、以及软件和硬件故障调试等方面。适合需要深入技术细节的用户。若需要概述性和概念性内容,请参考姊妹项目The Large Language Model Training Playbook。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
ReplitLM - ReplitLM模型使用、训练与微调指南
ComposerGithubHugging FaceLLM FoundryReplitLMreplit-code-v1-3b开源项目
ReplitLM模型使用指南和配置文件,涵盖模型下载、Hugging Face Transformers集成、训练与微调及指令调优。内容不断更新,提供GPU支持的在线演示和LLM Foundry优化的训练方法。包括详细的安装步骤、数据集转换方法及运行配置示例,帮助用户快速掌握并实现自定义模型训练。
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