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Huggingfacegemma-2b-bnb-4bit项目介绍
gemma-2b-bnb-4bit是一个专注于高效微调（finetuning）机器学习模型的项目，其目的是利用更少的内存资源和更快的速度来进行模型训练。该项目使用了名为Unsloth的技术方案，使得对Mistral、Gemma和Llama等模型的微调速度提高了2到5倍，同时降低了70%的内存使用量。
项目的亮点
- 技术优势：
- 通过
Unsloth技术，项目能够显著提升训练速度并大幅降低内存消耗。
- 通过
- 免费使用：
- 这个项目提供了多个适用于Google Colab和Kaggle平台的免费笔记本，用户只需添加自定义数据集并运行，即可获得经过微调的快速模型。
- 初学者友好：
- 提供的笔记本特别适合初学者，操作简单，只需点击"Run All"按钮即可完成所有操作。
支持的模型和性能
- Gemma 7b：训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。
- Mistral 7b：训练速度提升2.2倍，内存使用减少62%。
- Llama-2 7b：训练速度提升2.2倍，内存使用减少43%。
- TinyLlama：训练速度提升3.9倍，内存使用减少74%。
- CodeLlama 34b（A100）：训练速度提升1.9倍，内存使用减少27%。
- Mistral 7b（1xT4）：训练速度提升5倍，内存使用减少62%。
相关资源
- Google Colab Tesla T4 Notebook for Gemma 2b：用于微调Gemma 2b的Google Colab笔记本，用户可以直接在线尝试。
- Discord：加入社区讨论项目相关问题。
- Ko-fi：支持项目的开发和维护。
加入社群
如果您对此项目感兴趣，可以通过Discord加入社群，与其他爱好者和开发者交流讨论。此外，您也可以通过 Ko-fi支持项目，帮助其继续发展和创新。
