relora

使用ReLoRA实现高效深度学习模型训练

ReLoRA PyTorch PEFT flash attention 训练 Github 开源项目

ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练，兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+，支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本，达到高效分布式训练，并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启，适用于各种规模的模型训练。

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介绍相关项目

roberta-large - 基于HPU的深度学习模型优化配置和训练方案

GithubHuggingfaceOptimum HabanaRoBERTa开源项目模型模型训练深度学习硬件加速

这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架，集成了Hugging Face生态系统，提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署，可用于问答等自然语言处理任务。

ray-llm - 简化LLM部署，利用Ray Serve和vLLM实现高效性能

AnyscaleGithubLLMRay ServeRayLLMvLLM开源项目

RayLLM是一种简便的解决方案，用于部署和管理多种开源LLM，利用Ray Serve和vLLM的功能，包括自动扩展、多GPU和多节点支持。RayLLM支持连续批处理和量化，大幅提高吞吐量并降低推理成本。通过REST API轻松迁移和测试，并集成多种LLM后端，提供灵活高效的解决方案。

x-flux - Flux模型的LoRA和ControlNet微调脚本

AI绘图ControlNetDeepSpeedFluxGithubLoRA开源项目

该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

Renate - 自动神经网络再训练的持续学习解决方案

GithubPyTorchRenate开源项目持续学习模型重训练神经网络

Renate是一个用于神经网络模型自动再训练的Python库，采用持续学习和终身学习算法。基于PyTorch和Lightning构建，通过Syne Tune实现超参数优化。该工具专门解决数据分布变化引起的灾难性遗忘问题，提升模型对新数据的适应能力。Renate支持云端部署，适合实际再训练场景，并提供便捷的高级超参数优化功能。

LECO - 扩散模型概念调整的低秩适应技术

GithubLECOLoRAStable Diffusion开源项目扩散模型概念擦除

LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目，专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型，提供灵活的配置选项，并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重，LECO不仅可以擦除概念，还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。

zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架

Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练

zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架，支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型，支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型，适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

punica - 在单个预训练模型上高效运行多LoRA微调模型，文本生成吞吐量提升至12倍

GithubLoRAPunica多租户服务开源项目模型微调高效计算

Punica采用分段聚集矩阵-向量乘法（SGMV）技术，使多个LoRA微调模型在单个预训练模型上高效运行，仅增加1%的存储和内存开销。相比其他系统，Punica在各种LoRA模型请求下的文本生成吞吐量提升至12倍，适用于不同版本的CUDA和Python，支持二进制包和源码构建。

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