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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。

sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具,提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术,并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5,特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集,还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性,并与Unsloth合作,进一步优化了训练效率和显存使用。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架,通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练,适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具,支持指令跟随和函数调用等多种训练模式,适用于各类微调需求。
GaLore - 内存高效训练策略 全参数学习与低秩梯度投影
GaLoreGithub低秩训练内存效率大语言模型开源项目梯度投影
GaLore是一种内存高效的低秩训练策略,实现全参数学习的同时比常见低秩适应方法更节省内存。作为梯度投影方法,GaLore可通过两行代码轻松集成到现有优化器中。这一策略不仅优化内存使用,还保持训练准确性,为大规模语言模型训练提供新解决方案。项目目前处于预发布阶段,计划未来支持多GPU训练和内存高效的低秩梯度累积等功能。
Google AI Gemma - 提供多样化的高性能AI开放模型
AI工具AI开发Gemma模型Google AIKerasTensorFlow性能优化模型训练热门
Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型,旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型,包括Gemma 1和Gemma 2,以不同的模型大小提供卓越性能,具备前沿的技术和可靠的设计,确保AI使用的安全性和责任感。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南
GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质
该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载,以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM,用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式,如Q5_K_M,或在某些情况下选择性能优异的I量化格式,如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择,用户可以根据需求进行灵活选择。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
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