ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch

使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch 模型微调奖励模型数据处理环境配置 Github 开源项目

该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。

lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器

GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI

lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器，可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能，并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码，适合需要快速AI图像生成的场景。

CreativeChatGLM - 使用大模型修改和续写内容

ChatGLMGithub人工智能修订功能开源项目离线包续写功能

CreativeChatGLM是一个创新的AI对话生成工具，用户可以通过续写和修订功能产生量身定制的创意内容。该项目提供多种环境配置方案，无论是开发者还是非技术人员，都能快速启动使用。离线包选项适应不同的硬件需求，使用户可以在任何网络状况下，即插即用地开始创作。支持续写和修订对话，增强对话内容的个性化和创新性。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

Llama-2-7b-LoRA-alpaca-cleaned - 量化配置与训练过程的详细介绍

8bitGithubHuggingfacebfloat16bitsandbytespeft开源项目模型量化配置

该项目客观描述了在PEFT框架下应用bitsandbytes量化配置进行模型训练的详细过程，尤其是4bit量化策略与bfloat16计算类型的使用。这些配置旨在提升模型效率，优化计算负载表现。

torchchat - 使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现

GithubPyTorchPythontorchchat大语言模型开源项目模型部署

torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs)，支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便，并提供多种运行模式，如命令行、浏览器界面和REST API，适用于各类开发环境。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理

GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

Llama-3-8b-rm-mixture - 基于Llama3-8b的奖励模型训练与优化

GithubHuggingfaceLlama3-8bOpenRLHF奖励模型开源项目数据集模型训练

Llama-3-8b奖励模型利用OpenRLHF进行训练，结合OpenLLMAI的数据集，旨在提高模型性能。该项目基于Llama-3-8b-sft-mixture模型，使用余弦调度器，学习率为9e-6，预热比例0.03，批量大小256，并执行一次学习迭代。目标是通过优化和数据集策略，提升模型的奖励决策能力，为深度学习与AI开发者提供精确的工具。

Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力

FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据

该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF - Yi-Coder-9B-Chat模型量化文件选择及使用指南

GithubHuggingfaceYi-Coder-9B-Chattransformers开源项目文本生成模型模型文件量化

Yi-Coder-9B-Chat经过Llamacpp的imatrix选项量化处理，增强了在不同硬件上的推理能力。用户能根据自身需求从Q8_0、Q6_K_L等多种量化模型中选择，以适应不同的RAM和VRAM配置。更新内容包括分词器修复，所有文件均可在LM Studio中运行。项目亦提供对ARM芯片优化的Q4_0_X_X文件，用户可通过huggingface-cli下载具体量化模型并查看硬件兼容性和使用建议。

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