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Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita

意大利语高效文本生成模型

Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita项目利用Unsloth和Huggingface的TRL库,使训练速度提高了两倍。此模型基于unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit进行优化,专为意大利语而设计,并在多个标准化准确率测试中表现良好。详细性能对比请参见意大利语言模型排行榜。

Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2TransformersUnsloth开源项目性能优化模型模型微调
本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍,同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本,便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户,能有效提升模型训练效率。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用,适用于多语言商业和研究用途,提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率,在OpenLLM v1中达成99.7%回收率,展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成,尤其适合聊天机器人及语言理解任务,且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化,降低存储成本并提高部署效率,保持高质量文本生成能力。
Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型
项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型,优化针对中英用户,支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练,提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调,并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型,亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型 具备128K上下文处理能力
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言大语言模型开源开源项目模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本,在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口,经过15T token训练,包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型,它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。
Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练
Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit - Unsloth加速的Llama 3微调方案
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型深度学习
llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提供高效的Llama 3模型微调方案。该方案可将Llama 3 8B模型的微调速度提升2.4倍,同时减少58%内存使用。项目提供简单易用的notebooks,支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。这为开发者提供了一种快速、节省资源的大语言模型定制方法。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
Phi-3.5-mini-ITA - 小巧强大的意大利语文本生成模型优化与性能提升
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-ITAtransformers参数高效学习开源项目意大利语模型文本生成模型
Phi-3.5-mini-ITA是Microsoft/Phi-3.5-mini-instruct的精调版本,专为提升意大利语文本生成性能而设计。拥有3.82亿参数和128k上下文长度,适用于Hugging Face Spaces等平台的流畅对话。通过Spectrum技术,仅高信噪比层参与训练,提高了参数学习效率。评估显示模型在意大利语处理任务中表现卓越。
Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型
Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型微调效率。该方法可将Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍,同时降低70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本,支持Llama-3.2、Gemma 2、Mistral等多种模型。这些笔记本操作简便,适合初学者使用,只需添加数据集并运行即可完成模型微调。
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