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Play-with-LLMs

一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南

Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南,涉及RAG、Agent、Chain等多种结构,包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。

mistral-7b-instruct-v0.3 - 高效finetune解决方案,减少内存占用提升速度
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型神经网络调优
这款通过Unsloth技术的Google Colab笔记本集合,简化了Mistral、Gemma和Llama等AI模型的finetune过程。简单操作即可提高模型速度超过两倍,并显著降低内存占用,同时允许将优化的模型导出为GGUF、vLLM,或上传至Hugging Face,适合初学者使用。
llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程
AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产
本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序,并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能,并高效地进行服务上线,确保应用的卓越性能和极致的扩展性。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 多语言指令微调开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407代码生成函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型,基于Mistral-Nemo-Base-2407。该模型性能优异,支持128k上下文窗口,涵盖多语言和代码能力。它采用Apache 2许可证开源,可直接替代Mistral 7B,并在多项基准测试中展现卓越表现。
cookbook - 大型语言模型应用开发与优化实用指南
AI模型GithubMistral开源项目数据处理机器学习示例代码
Mistral Cookbook 汇集了社区贡献的大型语言模型应用实例,涵盖基础聊天、嵌入、RAG、函数调用和微调等多个方面。项目包含Mistral AI官方示例和第三方工具集成,为开发者提供了全面的LLM应用开发资源。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - Mistral-7B-Instruct模型的多种量化版本优化性能与文件大小
GGUFGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3llama.cpp开源项目模型模型性能量化
该项目为Mistral-7B-Instruct-v0.3模型提供多种量化版本,采用llama.cpp的imatrix选项。量化类型从Q8_0到IQ1_S不等,文件大小范围为1.61GB至7.70GB。项目详细介绍了各版本特点,并提供下载指南和选择建议,方便用户根据硬件条件和性能需求选择最佳版本。
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理
GithubHuggingfaceMistralTowerInstruct多语言翻译开源项目机器学习模型语言模型
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言,具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比,保持相近性能的同时将模型规模减半。
LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程
Build a Large Language ModelGPTGithubLLM开源项目微调预训练
本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例,适合教育用途的小型模型开发,并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。
llm_training_handbook - 大规模语言模型训练手册
GithubLLMThe Large Language Model Training Handbooktensor精度吞吐量最大化开源项目模型并行
该手册为语言模型训练工程师和操作员提供了多种方法和实用脚本,涵盖模型并行性、最大化吞吐量、张量精度和数据类型、训练超参数和模型初始化、不稳定性排查、以及软件和硬件故障调试等方面。适合需要深入技术细节的用户。若需要概述性和概念性内容,请参考姊妹项目The Large Language Model Training Playbook。
Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Large-Instruct-2407模型的多语言量化方法与文件选择建议
GPU性能优化GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct-2407开源项目文本生成模型量化量化格式
Mistral-Large-Instruct-2407项目提供了多种语言支持的模型量化版本。通过llama.cpp工具,用户可以根据不同的RAM和VRAM需求进行量化。文章详细介绍每种量化文件的特性与性能建议,帮助用户根据硬件条件选取适合的文件,实现模型的快速或高质量运行。推荐关注K-quant与I-quant格式文件以在性能与速度间取得平衡。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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