airllm

在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏

AirLLM Llama3.1 大语言模型模型压缩推理优化 Github 开源项目

AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。

Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调

该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - LLaMA 3.1模型量化版本集合及性能参数对比

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型量化

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型量化版本集合采用llama.cpp的imatrix压缩方式，包含从Q8_0到IQ3_M共13种量化等级选择。模型文件大小范围为74.98GB至31.94GB，适配LM Studio运行环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等中等压缩比版本在性能与资源占用方面达到较好平衡。

LiteLlama-460M-1T - 轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力

GithubHuggingfaceLiteLlama大语言模型开源项目数据集机器学习模型模型训练

LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目，将模型参数优化至460M，并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器，在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载，是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。

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。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

TinyLlama-1.1B-intermediate-step-715k-1.5T - 紧凑型AI模型的快速训练与高效优化

GPUGithubHuggingfaceLlama模型TinyLlama参数紧凑性开源项目模型预训练

TinyLlama项目在90天内利用16台A100-40G GPU完成了1.1B参数模型的预训练，涉及3万亿个令牌。该模型因其紧凑和模块化设计，适用于资源有限的多种应用场合。最新的中间检查点提供了715K步和1.49T令牌的参数，评估基准上表现均有提升。详情请访问TinyLlama GitHub页面。

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目

Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

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