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Phi-3-mini-4k-instruct

高效节省内存的模型微调策略,快速实现量化优化

此项目通过Unsloth量化技术,提供高效的Mistral平台大模型微调方案,速度提升至2-5倍,内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型,简单易用,适合初学者。用户可以节省计算资源,并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face,方便成果共享。

Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit - 高效智能模型微调框架实现训练提速与内存优化
GemmaGithubHuggingfaceLlama-3开源模型开源项目机器学习模型模型微调
Unsloth是Meta Llama 3.1模型的优化框架,集成了Gemma 2、Mistral等主流模型支持。框架在Google Colab环境下运行,具备模型训练速度提升2-5倍及内存占用降低70%的特点。支持GGUF、vLLM等格式导出,并提供新手教程指导开发者完成模型微调与部署。
Phi-3-mini-4k-instruct - 微软3.8B参数高性能自然语言模型
GithubHuggingfacePhi-3-Mini-4K-Instruct人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Phi-3-mini-4k-instruct是微软开发的轻量级开源AI模型,仅有3.8B参数。该模型在常识理解、语言处理、数学和编码等多项基准测试中表现优异,在13B以下参数模型中性能领先。它支持4K上下文长度,通过指令微调和偏好优化提升了指令遵循能力和安全性。这款模型适用于资源受限环境,可作为通用AI系统的重要组件。
task-13-microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct - PEFT库微调和部署微软Phi-3.5 mini指令模型
GithubHuggingfacePEFTmicrosoft/Phi-3.5-mini-instruct人工智能开源项目机器学习模型模型卡片
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。
phi3-Chinese - 小体积高性能的phi3模型集合
GithubHugging FaceModelScopephi3phi3-mini开源项目训练变体
phi3-Chinese收录多种phi3训练变体,小体积高性能,适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接,并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题,但仍适用于轻量级垂直任务。
llama-3-8b - 优化Llama 3 效率提升 内存占用减少
AI绘图GithubHuggingfaceLlama3内存使用开源项目性能优化模型模型微调
llama-3-8b项目通过Unsloth技术在Colab平台上提供免费调优服务,支持包括Llama-3 8b和Gemma 7b在内的多种模型。项目以简单操作为特征,使模型在提升两倍以上速度和减少70%内存使用的同时,满足模型高效更新需求,适用于开发者和研究人员。所有笔记本友好初学者,并支持数据集和框架的多样性导出与上传。
Phi-3.5-mini-instruct - 轻量级多语言长文本AI模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct多语言支持大语言模型开源项目微软模型长文本理解
Phi-3.5-mini-instruct是一款开源AI模型,拥有3.8B参数和128K令牌上下文长度。该模型在多语言处理、长文本理解和推理能力方面表现优异,适用于通用AI系统,尤其适合资源受限环境和低延迟场景。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。
Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型,优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程,节省70%的内存,支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时,提供易用的Google Colab工具,支持多语言和长文本处理,适用于生成长达8000字符的内容,并集成到Transformers库中,便于部署应用。
Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit - 利用GPTQ量化优化模型性能的新方法
Apache AirflowGPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目数据协调模型量化
Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB,比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量,即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ,并按照最佳实践进行,使用wikitext数据集以减小精度损失。此外,针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南,以有效解决加载问题。
Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化
通过llama.cpp进行量化优化,AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择,从高质量到低资源占用,确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件,通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡,优化AI推理性能。
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