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Mixture-of-depths

Transformer语言模型的动态计算资源分配方法

Mixture-of-Depths语言模型模型实现开源项目深度学习Github

Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法，通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口，兼容transformers库，便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性，同时保持输出质量。

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介绍相关项目
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
mistral-7b-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术
GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型
Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记，只需添加数据集并运行，便可生成更快的微调模型，支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用，提升模型微调效率。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 快速高效的模型微调工具，降低内存消耗
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型
利用Unsloth技术，在简化操作的同时，在Google Colab环境下实现模型微调，速度提升至5倍，内存使用降低70%。界面设计便于数据集上传和模型优化，并支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。兼容多种模型如Llama、Gemma、Mistral等，即便大型模型也可显著加快微调过程。
Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练
DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据
Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务
GithubHuggingfaceMistral-NeMo人工智能大语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型，将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本，DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时，实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码，并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法，DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合，适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重，并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率，如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现，包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
Mistral-Large-Instruct-2407 - Mistral大语言模型在多语言理解与高级推理方面展现卓越性能
GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct人工智能授权函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Large-Instruct-2407作为一款基于123B参数构建的大规模语言模型，集成了多语言处理、代码编程和数学推理等核心功能。模型配备128k上下文窗口，支持80余种编程语言，同时提供函数调用与JSON输出特性。在MMLU测试中达到84.0%的优异成绩，MT Bench评分为8.63，彰显其在自然语言处理领域的实力。目前该模型已开放研究及非商用场景应用。
Defne_llama3_2x8B - 增强型MoE模型，结合llama3的融合创新
Defne_llama3_2x8BGithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型混合专家模型自然语言处理
Defne_llama3_2x8B是一个支持多语言的混合专家结构(MoE)模型，由两个llama3模型合并而成。通过transformers库实现高效的自然语言生成，支持英语和土耳其语，适合多语言文本生成和自然语言理解。用户可通过Python代码轻松与模型交互，实现数学问题解答及友好的人机对话。该模型在动态计算环境中具备高效的运行能力。
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