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灵活集成与动态推理的多LoRAs模型

此项目通过结合多种LoRA模块,介绍了一种创建多功能模型的新方法。使用从Mistral-7B-v0.1衍生的LoRA模块,该项目能够静态或动态整合模块来支持多种功能,比如无审查内容和代码增强功能。利用无梯度路由器,可自动组装LoRA模块,仅需少量推理步骤即可解决未见过的任务,并在多个基准测试中表现出色。

Mistral-7B-SlimOrca - SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型
GPT-4GithubHuggingfaceMistral-7B-SlimOrca开源项目性能评估数据集模型语言模型
Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型,并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据,该模型在HuggingFace评估中表现优异,接近Llama2-70b-chat,且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练,借助GPT-4对数据集的精确筛选,提供高效文本生成能力,探索未来模型训练的新方法。
ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架
GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互
ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型(如GPT-4和ChatGPT)的ROS框架,用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成,只需简单API配置,十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合,快速创建互动与控制体验。支持ROS系统,并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口,以提升机器人导航与环境感知能力。
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。
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。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练
FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化
fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
inference - 简化语言和多模态模型部署的强大工具
API接口GithubXorbits Inference分布式部署多模态模型开源项目模型部署
Xorbits Inference 是一个强大的库,旨在简化语言、语音识别和多模态模型的部署。研究人员、开发者和数据科学家都可以通过一个命令轻松部署和服务先进的内置模型。该库支持连续批处理、MLX后端、SGLang后端及LoRA技术,提供高效的硬件资源利用。Xorbits Inference 与LangChain、LlamaIndex等第三方库无缝集成,支持分布式部署和多种交互接口,是AI模型服务的理想工具。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
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