#Llama

MergeKit是一款合并预训练语言模型的工具，支持Llama、Mistral、GPT-NeoX等多种模型。该工具采用先进的方法，在资源有限的情况下执行复杂的合并操作。MergeKit可以在CPU或最低8GB VRAM环境下运行，支持多种合并算法，如线性插值、任务算术、TIES等。还提供图形用户界面并集成到Hugging Face Spaces，简化了模型合并流程。

LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口，让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调，内置推理功能和一键启动的交互式 UI，简化模型展示和共享。此外，LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区，探索和讨论最新的开源模型调优技术。

Sequoia项目提供了可扩展、稳定且硬件感知的推断系统环境，支持Llama系列模型，灵活调整温度和Top-p参数，并提供详细的实验再现指南。通过pip命令简便地设置环境，使用bash脚本进行测试，调整示例数量和随机种子来重现结果。Sequoia还具备生成接收率向量和生成树结构图的工具，满足各类实验需求。未来计划包括支持更多开源模型、多轮对话、INT4/8量化以及多GPU功能。

FireAct项目提供了语言模型微调的完整解决方案，包括示例代码、提示词和训练数据。该项目详细介绍了如何在Llama和GPT等多任务模型上进行数据生成、监督微调和推理操作。项目包含适用于Alpaca和GPT格式的训练数据样本，并配有使用案例和模型卡，方便快速部署和应用。支持OpenAI和SERP API集成，具体信息请参考项目仓库与Hugging Face模型卡。

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

本资源列表全面汇总了韩语开源大语言模型(LLM)信息。内容涵盖Polyglot-Ko、KoAlpaca、KULLM等多种韩语LLM模型,提供模型规模、开发者、基础架构等核心数据。同时按基础模型对韩语LLM进行分类,包括基于Polyglot-Ko、Llama、Llama-2等的不同类型。该列表为韩语自然语言处理研究者提供了重要参考。

AutoCompressors是一项创新语言模型技术，可将长文本上下文压缩为少量摘要向量并进行推理。该项目提供官方实现，包含预训练模型、安装指南和示例代码。支持Llama-2和OPT等基础模型，有效提升长文本处理能力，为自然语言处理开辟新途径。

BlockMerge_Gradient是一款专为Llama 1/2语言模型设计的融合工具，通过梯度混合两个微调模型的层级来创建模型集成。该工具支持自定义梯度值和最大分片大小，可选择性处理层级或非层级张量。它能处理不同词汇表大小的模型，并自动复制相关分词器文件，提供灵活的模型融合方案。

OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。

该项目汇集了Llama模型的多样化提示示例,涵盖Llama 2和Llama 3的提示技巧、系统提示及代码解释器提示。项目提供详细的提示模板和最佳实践,涉及对话、角色扮演和专家身份生成等应用场景。对于希望深入理解和应用Llama模型的开发者和研究人员而言,这是一个极具参考价值的资源库。

该项目提供了一套适用于Unsloth的Google Colab免费笔记本，通过优化微调，提升Gemma、Mistral和Llama等模型的执行速度至2至5倍，且减少内存使用达70%。用户只需添加数据集并运行，即可快速获得微调模型，还可导出为多种格式或上传至Hugging Face。项目特点包括对初学者的友好性和对多模型的支持，成为高效深度学习的重要工具。

TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目，重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程，包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器，在40GB A100 GPU上训练3小时/轮，共9小时。虽处于概念验证阶段，存在长文本截断等限制，但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具，适用于文本生成等自然语言处理任务研究。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

Ultravox-v0_3是Fixie.ai开发的多模态语音大语言模型，结合Llama3.1-8B-Instruct和Whisper-small技术。该模型可同时处理语音和文本输入，适用于语音助手、翻译和分析等场景。通过知识蒸馏方法，仅训练多模态适配器，保持基础模型不变。Ultravox在语音识别和翻译任务中展现出优秀性能，为语音交互应用提供了新的可能性。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

EstopianMaid 13B的GGUF格式文件由llama.cpp团队推出取代GGML。项目涵盖多种量化与文件规格，兼容包括llama.cpp在内的多种平台和UI。详细的下载指导帮助用户选择最佳配置，支持GPU和CPU推理，适用于多种文本生成场景。

该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化，通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升，同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持，可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。

基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发，采用Apache 2.0许可证，主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型，适合需要快速部署的应用场景。

项目通过4bit量化模型和Unsloth技术，优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作，免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型，并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例，其推理速度可提高2.2倍，内存使用减少43%。项目适合初学者，支持导出为GGUF和vLLM格式，可上传至Hugging Face。

SQL_Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored_final-gguf是PurpleAILAB基于Llama 3.2-3B模型开发的SQL指令生成工具。该项目利用Unsloth和Huggingface的TRL库进行优化，显著提升了训练效率。这一模型专门针对SQL相关任务进行了微调，旨在为开发者提供准确、高效的SQL指令生成和处理功能。

该项目通过Unsloth工具和Huggingface TRL库，在apache-2.0许可下加速训练Arabic-Law-Meta-Llama模型，实现2倍训练速度提升，旨在增强文本生成的推理能力，适用于多种场景。

Asifmodel是一个基于unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit微调的LLaMA模型。通过结合Unsloth框架和Hugging Face的TRL库，该模型实现了训练速度翻倍。采用Apache 2.0许可证，Asifmodel支持英语文本生成推理，为开发者提供了高效的模型训练方案。

这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目，提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间，通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档，方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。

Unsloth提供的工具支持在Google Colab上微调多种模型，如Llama、Gemma、Mistral等，速度提升可达5倍，内存使用减少至74%。简便的操作流程允许用户快速上传数据集并运行所有步骤，生成优化后的模型，支持导出和上传至各大平台，显著提高微调效率，是开发和测试AI模型的可靠工具。

Reflection-Llama-3.1-70B模型的GGUF量化集合，包含从74.98GB到22.24GB的多个版本。采用K-quants和I-quants量化技术，并对embed和output权重进行了特别处理。项目提供了详细的版本特性说明、安装指南以及基于不同硬件配置的选型建议。

这是Tap-M开发的Luna AI Llama2 Uncensored模型的GGUF量化版本。项目提供了2-8比特不同量化级别的模型文件,支持CPU和GPU推理,可与llama.cpp及主流UI框架配合使用。模型基于cc-by-sa-4.0和Meta Llama 2双重许可协议发布。

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。