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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。

H2O - 提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术
GithubH2OKV缓存大语言模型开源项目推理效率注意力机制
H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法,通过识别对注意力分数贡献最大的少数token,显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略,在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上,H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟,为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。
OPT-13B-Nerys-v2 - 使用Facebook的OPT模型进行微调的文本生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceOPT 13B-Nerys偏见开源项目文本生成模型自然语言处理
OPT 13B-Nerys是基于Facebook的OPT模型进行微调的文本生成模型,适用于多种体裁。该模型的训练数据包含约2500本电子书、CYOA数据集和亚洲轻小说,可以直接用于文本生成任务。注意,使用过程中需考虑模型潜在的偏见和OPT-175B许可证限制。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
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。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
gemma-2-9b-bnb-4bit - 开源工具加速大型语言模型微调并降低内存占用
ColabGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目微调性能优化模型
这是一个用于优化大型语言模型微调过程的开源项目。它兼容Gemma、Llama 3和Mistral等多种主流模型,可以将微调速度提高2-5倍,同时将内存使用量减少70%。项目提供了面向初学者的Colab笔记本,使用者只需添加数据集并运行即可完成高效微调。此外,该工具还支持将模型导出为GGUF格式或直接上传至Hugging Face平台。
Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调
项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本,便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理,内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码,便可获得加速至最高3.9倍的微调模型,支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程,适用于文本生成和对话模板。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法,优化模型的文本性能。提供多种量化文件,适配不同硬件配置,尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型,实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理,可在LM Studio中运行,为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_70b_final_data_20241026 - 揭示新型Transformer模型的实际应用与研究进展
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响评估
该文档介绍了新型Transformers模型的功能、应用领域与局限性,包含使用指南、训练数据概述、程序步骤、评估方法及其环境影响评估,为读者提供全面的信息参考。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面,轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整,包括LoRA和8位模型训练技术,甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能,并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub,方便与社区分享。
Llama-2-7b-LoRA-alpaca-cleaned - 量化配置与训练过程的详细介绍
8bitGithubHuggingfacebfloat16bitsandbytespeft开源项目模型量化配置
该项目客观描述了在PEFT框架下应用bitsandbytes量化配置进行模型训练的详细过程,尤其是4bit量化策略与bfloat16计算类型的使用。这些配置旨在提升模型效率,优化计算负载表现。
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