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Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit

通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调

Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
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。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能,将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件,实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型,提供3位和4位量化选项,适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化,支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型,可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出,而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能,尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
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。
CoLLiE - 通过协作优化和多并行策略,便捷实现大模型训练
CoLLiEGPU显存占用Github大模型训练并行策略开源项目高效优化器
CoLLiE工具箱提供高效的大型语言模型训练解决方案,涵盖数据预处理、模型微调、训练监测功能。支持多种并行策略和优化器,兼容MOSS、InternLM、LLaMA等主流模型,适合各类用户快速上手及专业定制。
gemma-2-27b-it-GGUF - gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本适配多种硬件配置
GGUF格式GithubHuggingfacegemma-2-27b-it大语言模型开源项目文件下载模型模型量化
本项目提供gemma-2-27b-it模型的多种GGUF量化版本,涵盖从高质量Q8_0到紧凑型IQ2_M。用户可根据RAM和VRAM选择适合的模型。项目包含下载指南、模型选择建议和性能对比,便于部署和使用这些优化模型。
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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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