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BlockMerge_Gradient

Llama模型层级梯度混合融合工具

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解
GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议
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。
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术
GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化,为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文,涵盖多种量化类型,满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件,获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件,包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal,并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载,帮助用户提高自然语言处理效率。
Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力
Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理
Chinese-Llama-2是一个开源项目,致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法,并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数,旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。
ChunkLlama - 双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展
ChunkLlamaGithub大语言模型开源项目无需训练注意力机制长上下文
ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术,无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容,支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明,应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文,并在长文本任务中表现出色。
Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated-GGUF - 无审查限制的Llama 3.1大语言模型 适配GGUF格式
GithubHermes-3HuggingfaceLlama-3.1LoRA任务算术开源项目模型模型合并
Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated是一个移除了审查限制的开源语言模型。通过lorablation技术与task arithmetic合并方法,结合Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-LORA实现了更开放的对话能力。模型采用bfloat16数据类型,支持GGUF格式,可自由部署使用。相比原版模型,在保持合法性的基础上提供了更灵活的问答体验。
Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k - 优化Llama-3上下文长度以提升AI应用性能
GithubHuggingfaceLlama-3RoPE theta开源项目模型渐进训练自定义AI模型长上下文
Llama-3模型经过Gradient的优化,具备长上下文处理能力,改善了对话功能。项目采用NTK感知插值技术优化RoPE theta,极大提高了训练速度和效率。模型在Q&A任务中表现优异,仅次于GPT-4和Yi,适用于多种业务中的自主助手。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 高效量化的指令微调语言模型GGUF版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama大语言模型开源项目文本生成模型量化
该项目提供Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式量化版本,支持2至8位量化。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。这一版本兼容多种支持GGUF的工具和库,如llama.cpp、LM Studio等,便于高效本地部署和推理。对于需要在资源受限环境中使用大型语言模型的开发者来说,此项目提供了实用的解决方案。
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