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mergoo

合并和训练多领域LLM专家的高效工具

MergooLLM专家混合专家Python库模型融合Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Peagle-9b - 模型合并技术探索，性能优化全新实现
GithubHuggingfacePeagle-9bVortexMerge kiteldogbbhed/NeuralPearlBeaglemlabonne/NeuralBeagle14-7B开源项目模型模型合并
Peagle-9b项目使用VortexMerge工具合并多个模型，如mlabonne/NeuralBeagle14-7B和eldogbbhed/NeuralPearlBeagle，整合不同层级的特性，提升了模型在多种技术应用中的表现。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
llama3-8B-slerp-med-chinese - 实现多语言文本生成的高级模型整合
GithubHuggingfaceLazyMergekitllama3中文医疗开源项目模型模型合并
llama3-8B-slerp-med-chinese通过LazyMergekit将WiNGPT2-Llama-3-8B-Base与JSL-MedLlama-3-8B-v1.0模型进行合并，支持中、英、法三种语言的文本生成。该项目采用slerp合并方法和bfloat16数据类型，旨在提供高效多样的语言生成能力，开发者可通过Python轻松实现加载与运行。
Stellar-Odyssey-12b-v0.0 - 语言模型合并的先锋工具
GithubHuggingfaceStellar Odysseymergekittransformers合并模型开源项目模型语言模型
Stellar Odyssey 12b v0.0项目使用mergekit和della_linear方法，将Mistral-Nemo-Base-2407与MN-12B系列等多个语言模型成功整合，结合不同模型的特点，提高了性能表现。目前项目处于测试阶段，在此感谢AuriAetherwiing的技术支持。
lingoose - 一个模块化的Go AI/LLM应用框架
GithubGo框架LinGoose人工智能开源项目抽象化模块化
LinGoose是一个为开发AI/LLM应用设计的Go语言框架，支持模块化和功能抽象。用户可以灵活选择和创建实现，并使用丰富的文档和快速入门指南，从零开始构建完整的AI/LLM应用。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。
Llama-3-8b-ita-ties-pro - 通过Mergekit实现的意大利语LLM模型合并及性能评价
GithubHuggingfaceLlama-3-8b-ita-ties-proMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目性能评估意大利LLM模型模型合并
本项目结合Mergekit工具，采用TIES方法合并了意大利语的LLM模型，虽未超越现有最佳模型，但达到了满意的效果。详细性能请参阅意大利语言模型排行榜。合并过程涉及DeepMount00/Llama-3-8b-Ita和swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA，基准模型为meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。模型合并使用bfloat16数据类型，并对参数如密度和权重进行了优化。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。
soft-moe-pytorch - PyTorch 实现的软专家混合模型框架
GithubPytorchSoft MoE专家混合开源项目深度学习神经网络
soft-moe-pytorch 项目实现了基于 PyTorch 的软专家混合 (Soft MoE) 模型。该模型支持非自回归编码器，可用于文本到图像等任务。项目特点包括灵活设置专家数量、动态分配插槽，以及与 Transformer 架构兼容。这一工具为深度学习研究和开发提供了高效、可扩展的 MoE 模型实现，有助于提升模型性能。
OLMoE-1B-7B-0924 - 开源混合专家模型，具备高性价比和竞争力
GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsOLMoEallenai大语言模型开源开源项目模型
OLMoE-1B-7B-0924是一个混合专家语言模型，具备1B个活跃和7B总参数，以其高性能和成本效益在同类模型中表现出色，并可竞争于更大规模的模型如Llama2-13B。该项目完全开源，提供了详细的预训练、监督微调及偏好优化的检查点和相关资源，适合自然语言处理领域的研究和开发。
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