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mistral-finetune

基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架

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。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
MistralLite - 适用于长文本处理与问答任务的优化语言模型
GithubHuggingfaceMistralLite亚马逊云服务开源项目微调模型模型长文本处理问答系统
MistralLite作为一种优化的语言模型,基于Mistral-7B,通过适应性转子嵌入和滑窗技术,支持32K tokens的长文本处理。它适用于长文本检索、摘要和问答等应用,尤其适合资源有限的环境。可在单个AWS实例轻松部署,支持HuggingFace TGI和vLLM等框架,适合复杂文本场景的精准解析。
x-flux - Flux模型的LoRA和ControlNet微调脚本
AI绘图ControlNetDeepSpeedFluxGithubLoRA开源项目
该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。
xTuring - 开源LLM微调平台
GithubINT4LLMLLaMALoRAxTuring开源项目
xTuring是一款高效、简单的开源LLM微调平台,支持Mistral、LLaMA、GPT-J等多种模型。用户可通过直观界面在本地或私有云中微调模型,保障数据隐私。平台支持数据预处理、多GPU扩展、以及INT4和LoRA等内存高效的微调方法,并提供多种模型评估工具。最新功能涵盖LLaMA 2集成、CPU推理优化和批量处理。
xtuner - 全面的模型微调解决方案,支持LLM和VLM的高效训练
DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目
XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包,支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型,并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed,支持多种优化技术,并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中,适应多种应用场景。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca:高效文本生成的开源模型
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型,支持多种量化方法和GPU加速,适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库,采用先进技术实现高效内存管理和性能优化,支持长序列扩展。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型
AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型,拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式,可在CPU和GPU上高效运行,适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本,通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异,为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。
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