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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。

ComfyUI-Phi-3-mini - Phi-3-mini模型集成ComfyUI:高效AI对话新选择
AI对话ComfyUIGithubPhi-3-mini多轮对话开源项目模型集成
ComfyUI-Phi-3-mini项目集成了微软的Phi-3-mini-4k-instruct模型。这款小巧快速的模型性能媲美GPT-3.5和Mixtral 8x7B,支持系统提示词设置和多轮对话。它能自动将中文输入转换为英文提示词,适用于生成补全提示词或日常对话。该开源项目提供简易安装步骤和使用指南,方便用户体验高效AI对话。
Phi2-mini-Chinese - 从零开始训练0.2B参数的中文语言模型,支持Flash Attention加速
GithubPhi2-Chinese-0.2BSFT微调中文小模型开源项目数据清洗语言模型
项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤,代码和模型已开源,可引用。支持Flash Attention加速,适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目
slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目,支持70B/35B模型版本,并可在Apple M1/M2设备(如Macbook Air、Mac Mini)或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存,该项目避免使用量化技巧,优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新,操作步骤详尽,包括依赖安装、模型下载和配置脚本,是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Adam-mini - 减少内存消耗并提升模型效能的高效优化器
Adam-miniGithub优化器内存效率分布式训练开源项目深度学习
Adam-mini是一种新型优化器,通过创新的参数分块和学习率分配方法,将内存占用比AdamW降低45%到50%,同时维持或提高模型性能。它支持多种分布式框架,可用于预训练、监督微调和RLHF等任务。Adam-mini基于Hessian结构相关原则,为大规模模型训练提供了高效解决方案。
low-bit-optimizers - 4位优化器技术减少内存占用 提升大规模模型训练能力
4位优化器AdamWGithub内存效率开源项目神经网络训练量化
Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术,可将优化器状态从32位压缩至4位,有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量,该项目提出了改进的量化方法,克服了现有技术的限制。在多项基准测试中,4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率,同时提高了内存效率,为大规模模型训练开辟了新途径。
LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法
GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化
LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。
smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
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。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
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