mergekit - 合并预训练语言模型的工具

mergekit：一个强大的语言模型融合工具包

mergekit 是一个用于融合预训练语言模型的强大工具包。它采用了一种创新的核外方法，能够在资源受限的情况下执行非常复杂的模型融合操作。mergekit 的融合过程可以完全在 CPU 上运行，也可以在仅有 8GB VRAM 的情况下通过 GPU 加速。该工具包支持多种融合算法，并且随着新算法的出现还会不断增加支持。

主要特性

mergekit 具有以下几个突出的特性：

广泛的模型支持：支持 Llama、Mistral、GPT-NeoX、StableLM 等多种模型架构。
丰富的融合方法：提供多种融合算法，包括线性融合、球面线性插值(SLERP)、任务向量算术、TIES、DARE 等。
灵活的硬件选择：可以在 GPU 或 CPU 上执行融合操作。
低内存使用：采用延迟加载张量的方式，大大降低了内存占用。
参数插值：支持参数值的插值梯度，灵感来自 Gryphe 的 BlockMerge_Gradient 脚本。
模型组装：支持从不同模型的层片段组装语言模型（"Frankenmerging"）。
专家混合(MoE)融合：支持将多个密集模型融合成专家混合模型。
LORA 提取：能够从微调模型中提取兼容 PEFT 的低秩近似。
进化融合方法：提供了一些基于进化算法的融合方法。

安装和使用

安装 mergekit 非常简单，只需克隆 GitHub 仓库并通过 pip 安装即可。安装完成后，用户可以使用 mergekit-yaml 脚本作为主要入口点来执行模型融合。该脚本接受一个 YAML 配置文件和一个输出路径作为参数。

融合配置

mergekit 使用 YAML 格式的配置文件来指定融合操作。配置文件中的主要元素包括：

merge_method：指定使用的融合方法
slices 或 models：定义要使用的模型层切片或整个模型
base_model：指定某些融合方法中使用的基础模型
parameters：包含各种参数，如权重和密度
dtype：指定融合操作使用的数据类型
tokenizer_source：确定如何为融合模型构建分词器

参数可以在不同层级指定，具有不同的优先级。这种灵活的参数指定方式允许用户对融合过程进行精细控制。

支持的融合方法

mergekit 支持多种融合方法，包括线性融合、SLERP、任务向量算术、TIES、DARE、Model Breadcrumbs 等。每种方法都有其特定的参数和适用场景。

其他功能

除了基本的模型融合，mergekit 还提供了一些额外的功能：

LORA 提取：可以从微调模型中提取兼容 PEFT 的低秩近似。
专家混合(MoE)融合：支持将多个密集模型融合成专家混合模型。
进化融合方法：提供了一些基于进化算法的融合方法。
云端融合：通过 Arcee 的云 GPU 服务，用户可以在云端执行模型融合。

总结

mergekit 是一个功能强大、灵活易用的语言模型融合工具包。它不仅支持多种融合方法和模型架构，还提供了低内存使用、灵活的参数控制等特性。无论是研究人员还是实践者，都可以利用 mergekit 来探索和实现各种模型融合策略，从而创造出性能更优、功能更强的语言模型。

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## mergekit：一个强大的语言模型融合工具包

mergekit 是一个用于融合预训练语言模型的强大工具包。它采用了一种创新的核外方法，能够在资源受限的情况下执行非常复杂的模型融合操作。mergekit 的融合过程可以完全在 CPU 上运行，也可以在仅有 8GB VRAM 的情况下通过 GPU 加速。该工具包支持多种融合算法，并且随着新算法的出现还会不断增加支持。

### 主要特性

mergekit 具有以下几个突出的特性：

1. 广泛的模型支持：支持 Llama、Mistral、GPT-NeoX、StableLM 等多种模型架构。

2. 丰富的融合方法：提供多种融合算法，包括线性融合、球面线性插值(SLERP)、任务向量算术、TIES、DARE 等。

3. 灵活的硬件选择：可以在 GPU 或 CPU 上执行融合操作。

4. 低内存使用：采用延迟加载张量的方式，大大降低了内存占用。

5. 参数插值：支持参数值的插值梯度，灵感来自 Gryphe 的 BlockMerge_Gradient 脚本。

6. 模型组装：支持从不同模型的层片段组装语言模型（"Frankenmerging"）。

7. 专家混合(MoE)融合：支持将多个密集模型融合成专家混合模型。

8. LORA 提取：能够从微调模型中提取兼容 PEFT 的低秩近似。

9. 进化融合方法：提供了一些基于进化算法的融合方法。

### 安装和使用

安装 mergekit 非常简单，只需克隆 GitHub 仓库并通过 pip 安装即可。安装完成后，用户可以使用 `mergekit-yaml` 脚本作为主要入口点来执行模型融合。该脚本接受一个 YAML 配置文件和一个输出路径作为参数。

### 融合配置

mergekit 使用 YAML 格式的配置文件来指定融合操作。配置文件中的主要元素包括：

- `merge_method`：指定使用的融合方法
- `slices` 或 `models`：定义要使用的模型层切片或整个模型
- `base_model`：指定某些融合方法中使用的基础模型
- `parameters`：包含各种参数，如权重和密度
- `dtype`：指定融合操作使用的数据类型
- `tokenizer_source`：确定如何为融合模型构建分词器

参数可以在不同层级指定，具有不同的优先级。这种灵活的参数指定方式允许用户对融合过程进行精细控制。

### 支持的融合方法

mergekit 支持多种融合方法，包括线性融合、SLERP、任务向量算术、TIES、DARE、Model Breadcrumbs 等。每种方法都有其特定的参数和适用场景。

### 其他功能

除了基本的模型融合，mergekit 还提供了一些额外的功能：

1. LORA 提取：可以从微调模型中提取兼容 PEFT 的低秩近似。

2. 专家混合(MoE)融合：支持将多个密集模型融合成专家混合模型。

3. 进化融合方法：提供了一些基于进化算法的融合方法。

4. 云端融合：通过 Arcee 的云 GPU 服务，用户可以在云端执行模型融合。

### 总结

mergekit 是一个功能强大、灵活易用的语言模型融合工具包。它不仅支持多种融合方法和模型架构，还提供了低内存使用、灵活的参数控制等特性。无论是研究人员还是实践者，都可以利用 mergekit 来探索和实现各种模型融合策略，从而创造出性能更优、功能更强的语言模型。