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vram-8

显存优化工具提升视觉语言模型训练效率

vram-8是一个为视觉语言模型设计的内存管理工具。该工具通过优化内存使用策略,提高模型训练和推理效率。它可以智能管理GPU显存,减少内存溢出问题,使用户能在有限硬件资源下处理较大规模模型。vram-8有助于提升模型处理速度和系统稳定性。

RWKV-LM - 高性能并行化RNN,探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
RWKV是一个高性能的并行化RNN,具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度,不依赖于传统的注意力机制,而是通过隐藏状态进行计算,优化了VRAM的使用,并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
GalTransl-7B-v2.6 - GalTransl-7B模型,专为视觉小说翻译任务设计
GalTransl-7BGithubHuggingfacesakuraumi开源项目显存模型翻译工具视觉小说
GalTransl-7B-v2.6模型专注于视觉小说的日译简中翻译,优化翻译质量与稳定性,适用于主流游戏显卡(显存≥6G)。本模型在翻译质量上优于多款现有大模型,并支持GPT字典,为用户提供量化等级选择以实现硬件和性能的平衡。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8 - FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM大语言模型开源项目模型模型优化
这是一个通过8位浮点(FP8)量化技术优化的Meta Llama 3模型,在仅占用原模型一半存储空间和GPU内存的同时,保持了99.28%的性能水平。模型基于vLLM后端运行,支持英语对话场景下的商业及研究应用,可用于构建AI助手等应用。
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。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型
这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型,包含900亿参数。通过FP8量化技术优化,将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成,主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型(LLMs),如Transformer设计的工具,用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置,可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能,以确定最优和可行的配置方案。此外,llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略,并提供多种预定义配置和命令行接口,极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成,是开发和优化LLMs的理想工具。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩
基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型,通过FP8动态量化技术实现模型压缩,在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出,可通过vLLM实现快速部署,提供OpenAI兼容接口,适合商业场景应用。
molmo-7B-D-bnb-4bit - 量化技术优化,模型尺寸有效缩减
GithubHuggingfacetransformers基准测试开源项目机器学习模型模型深度学习量化
采用4bit量化技术的Molmo-7B-D模型,从30GB压缩至7GB,运行需求缩减至约12GB VRAM。项目致力于在保持低资源消耗的基础上提升模型性能。进一步的信息及示例代码可在GitHub和Hugging Face上获取,性能指标及基准测试结果预定于下周发布。
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