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unit-minions

自主训练LoRA以提升代码与文档生成效率

AI研发提效LoRA代码生成用户故事生成测试代码生成Github开源项目

了解'unit-minions'如何利用LoRA模型进行自主训练，以显著提升软件开发周期中的AI辅助效能。项目内容包括完整的训练教程、操作视频以及代码实战演示，详细呈现从需求分析到代码生成的自动化全过程。通过LLaMA和ChatGLM LoRA模型，有效支持代码辅助、测试和需求详细化，旨在提供科学的工具优化工程师的工作流程，提升开发效率。

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介绍相关项目
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法，处理大型长上下文语言模型，涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式，在基凊测试中验证了模型性能，技术可应用于多种NLP任务，助力复杂语言处理。实现显著性能优势，为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架，旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法，并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行，支持多种模型和算法，有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
loraplus - 提升大型模型微调效率的创新技术
GithubICML 2024LoRA+低秩适应开源项目模型微调超参数优化
LoRA+是一种创新的低秩适应技术，专注于提高大型模型的微调效率。该技术引入新的超参数优化训练过程，尤其适合处理复杂的下游任务。项目提供完整代码实现，兼容Hugging Face Trainer和自定义训练流程，并附带GLUE基准测试和图像分类示例。LoRA+在多种任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了改进大型模型微调效果的有力工具。
tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器
GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器
本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术，能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务，无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利，有助于推动NLP领域的发展。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配，减少了训练参数数量，实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好，同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型，并已集成到Hugging Face的PEFT库中，提供了便捷的适配解决方案。
llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA
GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目
本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM，一个创新的低代码平台，旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程，支持一键式部署和跨平台操作，有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调，比dreambooth方法快两倍，支持inpainting，并且生成非常小的模型文件（1MB~6MB），便于共享和下载。兼容diffusers库，提供多向量核心调优反演功能，并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces，增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差，该方法显著缩小模型大小，同时保持高保真度，适用于需要快速高效微调的用户。
BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率
GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型
BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。
AnyLoRA - 基于稳定扩散的LoRA模型微调训练工具
AI绘图AnyLoRADiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型
AnyLoRA是一个基于stable-diffusion-v1-5的模型微调工具，集成Diffusers框架实现文本到图像的生成功能。项目集成了DEISMultistepScheduler调度器，支持艺术创作和个性化图像生成应用场景。
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