nm-vllm

基于vLLM的企业级大语言模型推理引擎

nm-vllm vLLM PyPI Docker 模型优化 Github 开源项目

nm-vllm是Neural Magic维护的企业级大语言模型推理引擎，基于vLLM开发。支持PyPI安装和Docker部署，提供CUDA加速和稀疏化功能，可提高推理效率。项目在Hugging Face上提供多种优化模型，为大规模语言模型部署提供高效解决方案。

Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型支持128K超长上下文

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型

Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

Ollama - 接入与定制大型语言模型

AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门

Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理

Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法

BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目

本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明，帮助工程师成功训练大规模语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）。内容涵盖丰富的脚本和命令，适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验，提供有效解决方案，并持续更新，服务于ML社区。

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。

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法

GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入，适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务，并可通过微调进一步提升性能。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。

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