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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。

simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面,利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数,并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集,提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护,建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
carefree-learn - 简化深度学习流程,支持PyTorch高效训练与推理
AI模型GithubMIT许可PyTorchdeep learning开源项目模块化
carefree-learn项目致力于简化深度学习流程,特别是基于PyTorch的训练与推理。采用模块优先、原生兼容的设计原则,支持AI模型推理,符合现代AI的发展趋势,并遵循MIT许可证。项目提供易于使用的接口和高性能模块,适合开发者与使用者。
trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用,兼容Hugging Face模型和数据集,性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF,能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性,同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性,为大规模语言模型优化提供了强大支持。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
horovod - 分布式深度学习训练框架,支持TensorFlow, Keras, PyTorch和MXNet
GithubHorovodPyTorchTensorFlow分布式深度学习开源项目性能优化
Horovod是一个分布式深度学习训练框架,提供对TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet的支持。它优化了多GPU并行训练的过程,使得在多GPU上进行训练既快速又简单,无需重大代码修改。Horovod展示了高达90%的扩展效率,适合大规模深度学习应用,同时兼容NCCL和Gloo等高效的集合通信库,确保在各种环境下的高效运行。
flux-RealismLora - Flux模型写实效果增强工具:LoRA微调技术应用
ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型模型微调
flux-RealismLora项目为FLUX.1-dev模型提供LoRA微调功能,旨在提升图像生成的写实效果。XLabs AI团队开发的这一工具包含训练脚本和配置文件,支持LoRA和ControlNet微调技术。项目采用特定格式的图像数据集进行训练,并可与ComfyUI工作流程无缝集成。遵循FLUX.1 [dev]非商业许可证,flux-RealismLora为增强Flux模型的写实能力提供了实用解决方案。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架,通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练,适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具,支持指令跟随和函数调用等多种训练模式,适用于各类微调需求。
FLUX.1-dev-LoRA-add-details - FLUX.1-dev模型的真实感和细节增强LoRA
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型真实细节增强
FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA,专注于提升图像真实感和细节表现,尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词,建议使用1.0的缩放比例,也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成,适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。
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