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LLMLingua

提示词压缩技术助力大语言模型效率提升

LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法,大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本,项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好,适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍,同时将内存使用降低最多70%,显著优化了资源利用。
llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器
GithubLSP服务器llm-ls功能特性多后端兼容开发效率开源项目
llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器,致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用,负责与LLMs的交互,支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API,并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展,帮助开发者优化IDE工具。
InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法
GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理
InfLLM是一种新型无训练记忆方法,可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算,InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时,提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下,InfLLM仍表现优越,无需连续训练即可超越许多基线模型。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型
GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理
llm.js是一个JavaScript库,实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型,利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理,可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能,方便开发者将AI能力整合到Web应用中。
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。
Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总
GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化
Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术,包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等,支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新,提供过去60天内的相关研究成果,便于用户系统地探索和应用这些高效技术。
fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
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