Platypus

高效经济的大语言模型微调开源项目

Platypus LLM 微调模型合并开源 Github 开源项目

Platypus是一个开源项目，提供基于LLaMA和LLaMa-2架构的微调和融合模型。该项目使用LoRA和PEFT技术，实现高效的大语言模型微调。Platypus包含完整的训练流程，涵盖数据集精炼、模型微调和权重合并。在多项基准测试中，Platypus展现出优秀性能。这个项目为研究人员和开发者提供了优化定制语言模型的工具。

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介绍相关项目

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

LangDrive - 开源大语言模型微调的统一API解决方案

AI助手AI工具APILangDrive开源LLM模型训练

LangDrive为开源大语言模型微调提供统一API接口，支持100多种LLM。该AI框架允许开发者连接私有数据、训练模型并部署至Hugging Face。平台功能包括自定义数据导入、自动化训练流程和完全的模型权重所有权。适用于自然语言处理、文本生成等多种AI应用场景，LangDrive还提供免费LLM微调服务和在线模型试用，简化了自定义AI模型的开发和应用过程。

magpie - 利用提示对齐的语言模型从零生成高质量对齐数据

GithubHuggingfaceLLMMagpie对齐数据开源项目数据生成

Magpie 项目通过提示对齐的大型语言模型生成高质量的对齐数据，无需提示工程或种子问题。该方法通过对齐模型的预查询模板生成用户查询和响应，已在Llama-3、Qwen2、Phi 3 和 Gemma-2系列模型上测试。最新更新包括多款增强中文问答能力和推理能力的数据集。项目开放这些高质量数据，推动AI民主化，提升模型对齐过程的透明度。

Ollama - 接入与定制大型语言模型

AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门

Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

PaddleNLP - 支持大语言模型开发与部署的开源套件

GithubPaddleNLP大模型开源项目推理训练飞桨

PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件，提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境，包括4D并行配置和高效精调策略，适应多种硬件平台，有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型，为大模型开发提供高效解决方案。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

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。

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.3 - 优化中文查询与对齐数据的强大语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3-8B-Magpie-Align中文指令数据集开源项目模型模型性能超反馈技术问答系统

该项目通过在Llama-3-8B上执行SFT和DPO优化，大幅提升了模型性能，尤其在中文查询响应上。使用高质量数据集进行训练，并在AlpacaEval等基准测试中表现优异，展现Magpie数据的规模和质量优势，为语言模型的普及化提供可能。

LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具

GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝

LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型，在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练，此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM，自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模，优化资源使用。

相关项目

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