#TinyLlama

OnnxStream专为优化内存使用而设计，支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上，实现图像生成和语言模型推理，而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件，OnnxStream显著降低内存消耗，提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化，旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节，适用于寻求高效深度学习模型的用户，为复杂任务提供节省资源的方案。

TinyLlama是一个旨在高效预训练1.1B参数模型的项目，使用3万亿个token，计划在90天内完成。其架构和tokenizer与Llama 2相同，适用于多种需要低计算和内存需求的应用。该项目的中期里程碑在50K步和105B tokens，成果显著。利用16块A100-40G GPU进行优化训练，提升效率并节省资源。TinyLlama与多个开源项目兼容，便于通过transformers库进行集成。更多详情可查阅TinyLlama的GitHub页面。

TinyLlama_v1.1是一个基于Llama 2架构的紧凑型语言模型，仅有1.1B参数。通过2万亿token的预训练，该项目开发了三个特定领域的变体：通用型、数学与代码增强型和中文优化型。这些模型旨在为计算资源受限的应用场景提供高效的语言处理解决方案。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6是基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型。该模型在3万亿个token上预训练，仅有11亿参数，可与多种Llama项目兼容。它利用UltraChat数据集微调，并通过DPOTrainer在UltraFeedback数据集上对齐，平衡了性能和灵活性。TinyLlama适用于计算和内存资源受限的应用场景，为开发者提供了高效的集成选择。

TinyLlama-1.1B是一个在3万亿个token上预训练的小型Llama模型。采用Llama 2架构，该模型用16个A100 GPU在90天内完成训练，展现高效性。紧凑设计适合资源受限场景，在多项基准测试中表现不俗，可轻松集成到基于Llama的开源项目中。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ是一个经GPTQ量化的轻量级聊天模型。基于1.1B参数的TinyLlama,提供4位到8位多种量化版本,平衡了模型大小和推理质量。支持Linux和Windows平台,适用于文本生成和对话等任务。该模型特别适合资源受限场景和快速部署需求。

项目为TinyLlama 1.1B Chat v0.3提供GGUF格式模型，该格式由llama.cpp团队于2023年推出，支持多种客户端和库如text-generation-webui和LM Studio，并提供GPU加速。用户可获取不同量化参数的模型文件，以适应各种需求。项目还详细介绍了在命令行、Python代码及LangChain中使用模型的方法，帮助技术用户在多平台上实现高效运行。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本，是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化，使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用，同时保持了模型性能，为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型，使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调，支持chatml格式，具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性，同时适用于计算资源受限的场景，为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。

该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。

项目提供多种GPTQ模型参数，支持不同推理需求，参数包括位深、组大小与激活顺序，以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化，支持GPTQ客户端兼容性，校准数据集确保量化精度，如wikitext。提供灵活的分支信息，便于集成至文本生成工具或Python应用中。

TinyLlama项目目标是在3万亿标记上预训练一个具备1.1B参数的Llama模型。通过优化技术，该项目可在90天内使用16个A100-40G GPU完成训练。采用与Llama 2相同的架构和分词器，确保与其他开源项目的兼容性。TinyLlama的紧凑设计适合计算和内存受限的应用。该项目于2023年9月1日启动，计划在2023年12月1日前完成，并会逐步发布中间检查点。详细信息请查看TinyLlama GitHub页面。

TinyLlama通过创新方法，在2.5万亿tokens数据集上实现预训练，紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率，适用于多种开源项目。

TinyLlama项目在90天内利用16台A100-40G GPU完成了1.1B参数模型的预训练，涉及3万亿个令牌。该模型因其紧凑和模块化设计，适用于资源有限的多种应用场合。最新的中间检查点提供了715K步和1.49T令牌的参数，评估基准上表现均有提升。详情请访问TinyLlama GitHub页面。

TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。