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

VisualRWKV - 结合RWKV的创新视觉语言模型

GithubRWKVVisualRWKV开源项目微调视觉语言模型预训练

VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型，基于RWKV架构设计，可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略：首先进行预训练，利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层；随后进行微调，通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南，涵盖数据准备、模型获取和训练流程，支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。

ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案

AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习

ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能，支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型，并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境，为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。

mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架

GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练

mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架，通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练，适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具，支持指令跟随和函数调用等多种训练模式，适用于各类微调需求。

modal_finetune_sql - LLaMa 2模型在Text-to-SQL任务上的微调与应用

GithubLLaMaLlamaIndexText-to-SQL开源项目微调数据库

此项目展示了在Text-to-SQL数据集上微调LLaMa 2 7B模型的过程。利用LlamaIndex、Modal和Hugging Face datasets等工具，项目提供了从数据加载到模型微调和推理的完整教程。开发者可以学习如何针对结构化数据库执行自然语言查询，并通过提供的模型权重下载选项，快速构建Text-to-SQL应用。项目涵盖了整个开发流程，为Text-to-SQL应用的实现提供了实用的参考。

llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型

GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型

该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优，使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中，使用Adam优化器和余弦学习率调度策略，该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用，特别是在对话生成和交互式AI领域中。

InternVL2-2B-AWQ - 跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型

API接口GithubHuggingfaceInternVL2-2B图像文本多模态开源项目模型模型量化

InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化，模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理，提升离线批量推理效率。同时，该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口，快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率，还具备灵活的服务特性。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型视觉理解视频分析

本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。

LaMini-Flan-T5-783M - 增强自然语言处理能力的多样化指令微调模型

GithubHuggingfaceLaMini-Flan-T5-783M开源项目技术规格指令微调模型模型训练模型评估

LaMini-Flan-T5-783M是一款基于LaMini-instruction数据集微调的自然语言处理模型，源于google/flan-t5-large。该模型利用2.58M样本进行训练，展示出卓越的语言生成和理解能力，适用于多种自然语言处理任务。用户可通过HuggingFace的pipeline功能便捷使用，本系列其他模型在不同参数规模下提供最佳性能，满足多样化的技术需求。

FireAct - FireAct项目中的语言模型微调指南与示例

FireActGithubLlamaOpenAI API开源项目精调语言代理

FireAct项目提供了语言模型微调的完整解决方案，包括示例代码、提示词和训练数据。该项目详细介绍了如何在Llama和GPT等多任务模型上进行数据生成、监督微调和推理操作。项目包含适用于Alpaca和GPT格式的训练数据样本，并配有使用案例和模型卡，方便快速部署和应用。支持OpenAI和SERP API集成，具体信息请参考项目仓库与Hugging Face模型卡。

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