Consistency_LLM

并行解码技术突破，大语言模型推理速度提升3倍

CLLM 大语言模型并行解码 Jacobi解码生成速度 Github 开源项目

Consistency Large Language Models (CLLMs) 是一种创新的大语言模型技术，通过Jacobi并行解码方法显著提升推理速度。实验表明，CLLMs在多种任务中可实现2.4到3.4倍的性能提升。该技术无需额外模型或架构改动，易于集成，为大语言模型应用带来更高效、灵活的解决方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略

GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据

此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。

Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调加速训练节省内存

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型

Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调，将训练速度提高2.4倍，同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本，便于初学者进行高效模型微调。此外，还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例，全面支持各类模型优化需求。

LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA

GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理

LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进，显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1，后者在多个基准测试中表现优异，尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上，项目论文已被接收，展示出其学术和实用价值。同时，LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例，支持开发者高效开发。

TriForce - 层级推测解码实现长序列生成的高效无损加速

GithubTriForce开源项目推理加速无损加速深度学习长序列生成

TriForce是一种新型长序列生成加速技术，无需额外训练即可使用。通过层级推测解码方法，该技术在保持生成质量的同时大幅提高速度。TriForce支持多种长上下文Llama模型，提供片上和卸载运行模式以适应不同硬件。在A100和RTX 4090等GPU上，TriForce展现出优异性能，为大型语言模型的高效部署开辟新途径。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit - 基于Unsloth技术的大语言模型高性能微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1NVIDIA代码优化开源项目模型模型微调深度学习

Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型，在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调，提供适配Google Colab的入门级notebooks，支持GGUF、vLLM等多种导出格式。

llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用

AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型

llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2TransformersUnsloth开源项目性能优化模型模型微调

本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本，便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户，能有效提升模型训练效率。

相关项目

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