florence2-finetuning

视觉语言模型的高效微调实现

本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型，特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明，并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。

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介绍相关项目

simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型

GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目

Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

Text-To-Video-Finetuning - 使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型，提供安装、配置和训练指南

Diffusion ModelsExponentialMLGithubLoRAModelScopeText-To-Video开源项目

Text-To-Video-Finetuning项目使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型，提供详尽的安装、配置和训练指南。主要更新包括LoRA训练、模型格式转换和Torch 2.0支持。项目现已归档，相关资源及支持文件仍可用。建议关注@damo-vilab的新实现，以体验全面的视频扩散微调功能。支持多种模型训练与推断，适用于VRAM限制设备，模块化设计方便定制与扩展。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

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。

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。

FLM-2-52B-Instruct-2407 - 优化架构的开源大规模语言模型高效训练与多领域评估

FLM-2GithubHuggingface大语言模型开源开源项目微调模型评估

FLM-2-52B-Instruct-2407是一个开源大规模语言模型，采用创新微调方法和优化架构。该模型拥有52.85B参数，基于GPT风格的仅解码器架构，并进行多项性能优化。在AlignBench基准测试中，模型展现出优秀的中文理解和生成能力，尤其在基础语言能力和中文高级理解方面表现突出，某些领域甚至超越了更大规模的模型。

Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch - Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程

GithubLoRAPyTorchRLHFVicunaVicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目

本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型，包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤，适合中文技术人员使用。

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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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