mistral-finetune

基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架

Mistral-finetune LoRA 微调模型训练 GPU Github 开源项目

mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架，通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练，适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具，支持指令跟随和函数调用等多种训练模式，适用于各类微调需求。

Github

Huggingface

介绍相关项目

ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集

AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练

AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化

Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用，适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等，提供多种精度选择，平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。

S-LoRA - 大规模并发LoRA适配器高效服务系统

GPU内存优化GithubLoRA适配器S-LoRA大语言模型开源项目批处理推理

S-LoRA系统针对大规模LoRA适配器服务进行优化。采用统一分页、异构批处理和新型张量并行策略，提高内存管理效率和GPU利用率。相较现有技术，S-LoRA提升吞吐量4倍，显著增加可服务适配器数量。这一突破为大规模定制语言模型部署开辟新途径。

Mistral-7B-v0.1-GGUF - 多平台支持的GGUF格式模型文件，提升推理效率

GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B v0.1开源模型开源项目文本生成模型量化方法

Mistral AI发布的Mistral 7B v0.1模型以GGUF格式支持多种文本生成任务。此格式由llama.cpp团队开发，替代旧的GGML格式，兼容多平台和库，包括支持GPU加速的text-generation-webui、KoboldCpp和LM Studio等。项目提供多样的量化模型文件，适配不同推理需求，保证了启发式使用中的高效性能。用户可通过简单的下载及命令行操作获取模型，并支持Python等语言的集成，为文本生成任务提供了高性能的解决方案。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型

AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型，无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调，在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分，表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力，并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务，该模型为研究与应用提供了良好的支持。

gemma-2b-bnb-4bit - 提高模型微调速度和内存效率，支持多模型免费训练

GemmaGithubHuggingfaceLlamaMistralUnsloth开源项目模型模型微调

该项目提供了一套适用于Unsloth的Google Colab免费笔记本，通过优化微调，提升Gemma、Mistral和Llama等模型的执行速度至2至5倍，且减少内存使用达70%。用户只需添加数据集并运行，即可快速获得微调模型，还可导出为多种格式或上传至Hugging Face。项目特点包括对初学者的友好性和对多模型的支持，成为高效深度学习的重要工具。

offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架

GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护

Offsite-Tuning是一种迁移学习框架，允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器，保护模型所有者和数据所有者的隐私，同时提高计算效率。与传统全模型微调相比，Offsite-Tuning保持相当准确性，同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少，适用于大规模语言和视觉模型。

DoRA - 大型语言模型微调的权重分解低秩适应方法

DoRAGithub低秩适应大语言模型开源项目微调权重分解

DoRA是一种新型大型语言模型微调方法，通过将预训练权重分解为幅度和方向两个部分进行更新。与LoRA相比，DoRA在保持参数效率的同时提升了模型的学习能力和训练稳定性。研究表明，DoRA在常识推理、视觉指令调优和图像/视频-文本理解等多项下游任务中表现优于LoRA。该技术已集成到Hugging Face PEFT和Diffusers库中，可用于多种模型的微调。

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