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mergoo

合并和训练多领域LLM专家的高效工具

mergoo是一款工具库,用于高效合并和训练不同领域的LLM专家。支持Mixture-of-Experts、多层合并以及多种训练平台。适配Llama、Mistral、Phi3及BERT模型,兼容CPU、MPS和GPU设备。提供灵活配置及多种训练器支持,包括Hugging Face Trainer和PEFT,以便模型合并与微调。

mergekit - 合并预训练语言模型的工具
GPT-NeoXGithubHugging FaceLlamamergekit开源项目模型融合
MergeKit是一款合并预训练语言模型的工具,支持Llama、Mistral、GPT-NeoX等多种模型。该工具采用先进的方法,在资源有限的情况下执行复杂的合并操作。MergeKit可以在CPU或最低8GB VRAM环境下运行,支持多种合并算法,如线性插值、任务算术、TIES等。还提供图形用户界面并集成到Hugging Face Spaces,简化了模型合并流程。
llama-3-merged-linear - 无训练过程的顶尖LLM模型合并方法利用Mergekit工具
GitHubGithubHuggingFaceHuggingfaceLLM模型合并YouTube教程transformers开源项目模型
探索合并llama-3顶尖模型创建更高排名LLM模型,无需额外训练。该项目利用Mergekit实现模型无缝合并,面向关注开源项目和深度学习的用户。提供YouTube视频教程和GitHub代码支持,帮助用户了解项目细节和操作流程。
M7-7b - 第三方开源项目的模型合并和性能优化
ASCII艺术GithubHuggingfaceLarge Language Modelmergekit开源项目模型模型合并神经网络
M7-7b项目通过mergekit工具和slerp方法实现多个语言模型的高效合并与优化。项目提供了丰富的技术细节,包括参数设置、数据类型和合并流程等,帮助开发者在模型性能提升和应用中获得实用指导。结合liminerity/merge等模型的实例解析,展示了开源项目在AI模型整合中的创新应用,适合对模型合并技术有兴趣的专业人士了解和研究。
llama-moe - 专家混合模型,支持持续预训练
GithubLLaMALLaMA-MoEMoESheared LLaMASlimPajama开源项目
LLaMA-MoE是基于LLaMA和SlimPajama的开源专家混合模型。通过将LLaMA的FFN划分为稀疏专家并加入top-K门控,模型在优化的数据采样权重下进行持续预训练。特点包括轻量化、多种专家构建方法、多种门控策略和快速预训练,适合部署和研究。提供详细的安装指南和技术文档,帮助用户快速使用并评估模型性能。
mergify - 自动化GitHub代码审查与合并工具
Bug报告GithubMergify功能请求开源项目社区讨论问题追踪
Mergify是一个GitHub应用,旨在自动化代码审查和合并流程,提高开发团队效率。它支持自动合并pull请求和自定义合并规则,简化了团队协作流程。该项目提供问题报告、功能请求和社区讨论平台。开发者可通过官方网站和文档了解详情,并在Slack社区获取支持。Mergify有助于加快软件开发进度,优化整个开发周期。
BlockMerge_Gradient - Llama模型层级梯度混合融合工具
BlockMerge GradientGithubLlama开源项目梯度值模型融合语言模型
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。
Meraj-Mini-GGUF - 多精度量化GGUF语言模型 适配多平台本地部署
GGUFGithubHuggingfacellama.cpp人工智能开源模型开源项目模型模型转换
Meraj-Mini-GGUF项目提供Meraj-Mini模型的GGUF格式版本,支持2-bit至8-bit量化精度。GGUF作为llama.cpp团队开发的新型模型格式,具备卓越性能和广泛兼容性。该模型可在LM Studio、text-generation-webui等主流平台运行,支持GPU加速,适合本地部署文本生成任务。项目兼容多种客户端和库,如llama.cpp、GPT4All等,为用户提供灵活的应用选择。
Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit - 高效智能模型微调框架实现训练提速与内存优化
GemmaGithubHuggingfaceLlama-3开源模型开源项目机器学习模型模型微调
Unsloth是Meta Llama 3.1模型的优化框架,集成了Gemma 2、Mistral等主流模型支持。框架在Google Colab环境下运行,具备模型训练速度提升2-5倍及内存占用降低70%的特点。支持GGUF、vLLM等格式导出,并提供新手教程指导开发者完成模型微调与部署。
MEEE - 模型集成探索与利用强化学习算法
GithubMEEEMuJoCo代码复现开源项目强化学习模型集成
MEEE是一个开源项目,提出了基于模型集成的探索与利用方法,旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发,实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法,支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略,MEEE平衡了探索和利用,有效提升了强化学习算法的性能和效率。
LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能
GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目
LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势,采用成对比较和生成融合方法,显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块,并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能,并支持简单安装和多种使用场景。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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