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NVLM-D-72B-nf4

多模态模型NF4量化与性能优化研究

NVLM-D-72B模型NF4量化转换项目利用BitsAndBytes技术实现双重量化,旨在优化性能。目前纯文本处理表现出色,但图像处理功能仍需完善。项目优化了modeling_intern_vit.py文件,提高了量化模块兼容性。模型运行需48GB以上显存,遵循CC BY-NC 4.0许可。该项目为探索大型多模态模型量化提供了宝贵经验。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算,它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性,用户可自定义量化过程,并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能,并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架,实现高效的神经网络量化部署。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练
FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化
fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术,可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右,同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构,并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案,为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
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