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relora

使用ReLoRA实现高效深度学习模型训练

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。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
LyCORIS - 用于稳定扩散的其他秩适应实现
AI模型GithubLoRALyCORISStable Diffusionfine-tuning开源项目
LyCORIS项目提供了一系列针对Stable Diffusion的高效参数调优算法,包括LoRA、LoHa、LoKr和DyLoRA等。项目支持多种接口(如ComfyUI和InvokeAI)和训练方案(如kohya-ss和Naifu-Diffusion),并能与PyTorch模块无缝整合。通过不同算法的比较,LyCORIS在保真度、灵活性和训练速度上表现出色。用户可以通过简便的pip安装,探索多样的网络配置和训练方式,实现图像生成的定制化。
lora - 丰富多样的动漫表情和视觉效果LoRA库
AI绘图GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion动漫风格开源项目模型表情生成
该项目是一个综合性的动漫风格LoRA库,涵盖了多种表情和视觉效果。包含各类眼睛样式(如猫眼、星形眼、心形眼等)、多样化的嘴型和表情(如邪恶笑容、感性表情等),以及视觉效果(如对比度调整、模糊效果等)。这些LoRA模型可为动漫风格图像创作提供丰富的表现力和多样性。
B-LoRA - 图像风格内容分离的创新技术
B-LoRAGithubLoRAStable Diffusion XL图像风格化开源项目风格内容分离
B-LoRA是一种创新的图像处理技术,结合Stable Diffusion XL和Low-Rank Adaptation,实现单一输入图像的风格与内容隐式分离。这种方法支持图像风格迁移、文本引导的图像风格化和一致性风格生成等多样化应用。B-LoRA为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性,能够有效地处理和转换图像的视觉元素。
LLaMA-LoRA-Tuner - 使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型
GithubGoogle ColabHugging FaceLLaMA-LoRA TunerSkyPilot开源项目模型微调
LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持,简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示,支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持,新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。
lcm-lora-sdv1-5 - Stable Diffusion v1-5的高效图像生成加速器
AI绘图GithubHuggingfaceLCM-LoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
LCM-LoRA是Stable Diffusion v1-5的蒸馏一致性适配器,将推理步骤缩减至2-8步。支持文本生成图像、图像到图像转换和图像修复,并可与ControlNet集成。项目提供完整使用指南,包括安装方法、模型加载和代码示例,便于实现快速高质量的图像生成。适用于需要提高图像生成效率的应用场景。
unit-minions - 自主训练LoRA以提升代码与文档生成效率
AI研发提效GithubLoRA代码生成开源项目测试代码生成用户故事生成
了解'unit-minions'如何利用LoRA模型进行自主训练,以显著提升软件开发周期中的AI辅助效能。项目内容包括完整的训练教程、操作视频以及代码实战演示,详细呈现从需求分析到代码生成的自动化全过程。通过LLaMA和ChatGLM LoRA模型,有效支持代码辅助、测试和需求详细化,旨在提供科学的工具优化工程师的工作流程,提升开发效率。
tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调
AI模型GithubHuggingfacePEFT开源项目机器学习框架模型训练
该项目基于PEFT框架,通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调,实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具,提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术,并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5,特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集,还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性,并与Unsloth合作,进一步优化了训练效率和显存使用。
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