#量化配置
snowflake-arctic-instruct - 探索混合变换架构在企业AI中的高效应用
Github开源项目推理示例Arctic模型架构量化配置Huggingface训练数据模型
Snowflake Arctic由AI研究团队开发，是一种将稠密变换器与稀疏门控混合架构结合的模型，提供开源的LLM解决方案。Arctic的模型汇集合计480亿参数，支持Arctic-Base和Arctic-Instruct版本，适用于研究和产品开发。通过DeepSpeed和transformers库的配合，支持自定义代码，实现文本和代码生成。Arctic的教程和cookbook帮助用户定制混合架构模型并优化训练数据质量。
Llama-2-7b-LoRA-alpaca-cleaned - 量化配置与训练过程的详细介绍
8bitbfloat16HuggingfaceGithub开源项目模型量化配置bitsandbytespeft
该项目客观描述了在PEFT框架下应用bitsandbytes量化配置进行模型训练的详细过程，尤其是4bit量化策略与bfloat16计算类型的使用。这些配置旨在提升模型效率，优化计算负载表现。