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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF

TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。

LlamaGPTJ-chat - 简单C++命令行聊天程序,兼容GPT-J、LLaMA及MPT模型
C++GPT-JGithubLLaMALlamaGPTJ-chatMPT开源项目
一个使用C++编写的命令行聊天程序,支持GPT-J、LLaMA、MPT等语言模型。适用于Linux、MacOS和Windows系统,有详尽的安装和使用指南,并支持多线程、保存/加载聊天日志、设置AI角色等多种功能。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线,提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布,提供丰富中文对话数据集和多种微调选项(如DPO、SFT、RLHF)。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式,适用于不同用户需求。欢迎加入,完善中文AI模型。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
LlamaChat - macOS上的LLaMA、Alpaca和GPT4All本地聊天应用
GithubLLaMALlamaChatmacOS开源项目模型转换聊天历史
LlamaChat,一个为macOS设计的聊天应用,支持用户在本地与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行交互。它支持多种模型格式,如PyTorch checkpoints及ggml文件,并具备聊天历史记录及模型调试功能。请注意,LlamaChat不提供模型文件,用户需自行根据相关条款获取。
docker-llama2-chat - 通过Docker快速部署LLaMA2大模型的方法介绍
DockerGithubLLaMA2MetaAITransformers开源项目量化
项目介绍了如何通过Docker快速部署LLaMA2大模型,支持官方7B、13B模型及中文7B模型。用户只需三步即可上手,并提供量化版本支持CPU推理。详细教程和一键运行脚本帮助用户轻松构建和运行模型。
llama-gpt - 私密自托管聊天机器人LlamaGPT,支持Nvidia GPU和Code Llama模型
GithubLlamaGPTNvidia GPU人工智能开源项目热门离线聊天机器人自主托管
LlamaGPT是一个自托管、离线的ChatGPT类聊天机器人,基于Llama 2开发,确保100%数据隐私,无需数据外传。最新版本新增对Code Llama模型和Nvidia GPU的支持,可在各类硬件上灵活部署,包括但不限于umbrelOS家庭服务器、M1/M2 Mac以及支持Docker的系统。LlamaGPT支持多种模型,包括但不限于7B至70B模型,且兼容OpenAI API,开发者友好,便于集成和功能扩展。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
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。
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