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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。

Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调
项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本,便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理,内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码,便可获得加速至最高3.9倍的微调模型,支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程,适用于文本生成和对话模板。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
anime-detailer-xl-lora - SDXL LoRA模型实现动漫图像细节精准调节
GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion人工智能艺术动漫绘图图像细节控制开源项目模型
anime-detailer-xl-lora是基于Stable Diffusion XL的LoRA适配器,专为Animagine XL 2.0设计。通过概念滑块,用户可在-2到2范围内精确控制动漫风格图像的细节程度,实现从高度细致到抽象的多样化表现。该模型为动漫创作者提供了灵活的图像细节调节工具,并附有完整的安装和使用说明。
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0 - 超高真实感图像生成的创新提升
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0GithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型超现实主义面部真实感
这个项目在图像生成领域通过使用LoRA技术在超高真实感方面展现了进步。其特别专注于人脸的真实感生成,并能够与多种模型如Flux和Stable Diffusion兼容使用。使用关键字'Ultra realistic',可以实现更逼真的图像生成体验。虽然模型仍在训练阶段,但已经展示了很好的细节处理能力,特别适合对高分辨率图像处理有要求的用户,可免费下载模型权重。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法,大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本,项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好,适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍,同时将内存使用降低最多70%,显著优化了资源利用。
LogoRedmond-LogoLoraForSDXL-V2 - 增强图像生成能力,支持多样化Logo设计
GithubHuggingfaceLORALogo.RedmondRedmond.AI图像生成开源项目模型
此LORA模型基于SD XL 1.0进行微调,旨在高效生成多主题的Logo图像,是多样化视觉设计的理想选择。用户可以通过简单的提示词及标签控制,如详细、极简、色彩丰富与黑白等方式调整生成效果。建议以1024x1024分辨率生成以确保最佳图像质量。虽然该LORA模型尚需优化,有时需要多次尝试以获取理想图像,但其灵活性和高生成能力为设计任务提供了有力支持。喜爱此模型的用户可以选择通过Patreon或Ko-fi进行资助。
city-lora - 基于Stable Diffusion的城市景观LoRA模型
AI绘画GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
这是一个基于runwayml/stable-diffusion-v1-5的LoRA权重模型,针对城市景观图像生成进行微调。模型通过LoRA技术在城市数据集上优化,用于生成城市场景图像。支持文本到图像的转换功能,在保持Stable Diffusion基础特性的同时,专注于城市场景的生成。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
reptile-pytorch - PyTorch实现的用于监督学习的OpenAI Reptile算法
GithubMiniImagenetOmniglotOpenAIPyTorchReptile开源项目
PyTorch实现的OpenAI Reptile算法,专注于监督学习,目前支持在Omniglot数据集上运行,具备K-shot N-way采样、训练监控和中断恢复功能。欢迎对项目的贡献和反馈,未来计划支持Mini-Imagenet数据集、提升Meta-batch大小、添加训练曲线和Shell脚本下载功能。
larq - 用于极低精度神经网络的深度学习训练的开源库
Binarized Neural NetworksGithubLarqTensorFlow开源项目深度学习神经网络
Larq是一个开源深度学习库,专为训练极低精度的神经网络(如二值化神经网络)而设计。它基于tf.keras接口,支持量化层和量化器,有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq,用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外,该库还提供多个平台的优化推理引擎,特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。
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