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opt-125m-dummy-lora

基于PEFT库的工具用于大型语言模型的优化与微调

opt-125m-dummy-lora项目借助PEFT库优化大型语言模型,提供基本使用指导,并探讨模型在训练及评估中的偏见、风险、限制。低碳排放对环保友好,适用于关注高效环保的AI开发者。

ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具
ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理
ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。
Predibase - 开发者平台实现大语言模型的高效调优与部署
AI工具AI模型LLMLoRAXPredibase微调
Predibase为开发者提供大语言模型调优和部署服务。该平台支持低成本高效率地微调和部署开源大语言模型,性能可媲美GPT-4。平台采用先进微调技术和高效服务基础设施,支持云端或私有环境部署。Predibase具备企业级安全性,保障用户对模型和知识产权的完全控制。开发者可通过Predibase快速评估、微调和部署特定任务的大语言模型,有效降低AI应用开发和运营成本。
vram-80 - 优化大型语言模型微调的开源工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-80是一个开源项目,旨在优化大型语言模型的微调过程。该工具通过先进的显存管理技术,使得在有限计算资源下也能进行高效的模型微调。vram-80支持LoRA和QLoRA等多种微调方法,并提供简洁的接口,方便研究人员和开发者定制和优化语言模型。这个项目不仅提高了微调效率,还降低了硬件要求,为AI领域的研究和应用提供了有力支持。
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。
MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具
GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署
MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架,开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档,支持高效且便捷的本地化实现
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
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。
task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好
GithubHuggingfacegoogle/gemma-2bpeft使用方法开源项目模型模型卡碳排放
该项目通过创新技术提升模型性能与适配性,更好地适应多种使用场景。采用精细化设计以降低环境影响,并结合PEFT技术实现高效能。项目着重于风险与偏见的意识,鼓励最佳实践,支持多样化的应用需求。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
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