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torchchat

使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现

torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs),支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便,并提供多种运行模式,如命令行、浏览器界面和REST API,适用于各类开发环境。

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。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型
该项目采用AWQ低位量化方法,提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ,AWQ在减少部署成本的同时,能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化,并兼容vLLM与Huggingface TGI插件,高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下,该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
Chatty - 浏览器中体验Web LLM模型的实时对话
AIAI工具VRAM下载处理模型
Chatty是一个在线平台,支持用户在浏览器中与Web LLM模型进行对话。平台提供多种模型选择,包括低VRAM需求版本,便于用户体验AI对话。界面简洁,首次使用需要一定时间加载模型,之后可快速响应查询。Chatty为用户提供便捷的AI对话环境,无需复杂设置即可使用。
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。
open-chatgpt - 通过最少计算资源训练个性化的ChatGPT模型开源库
ChatGPTDeepSpeedGithubOpen-ChatGPTRLHFStanford Alpaca开源项目
Open-ChatGPT是一个开源库,能够使用个人数据和最少的计算资源训练个性化的ChatGPT模型。该库提供端到端训练框架,支持分布式训练和卸载,适用于使用DeepSpeed和RLHF技术训练的模型。项目还包括Stanford Alpaca Lora的最新实现,并提供丰富的公开指令调整和RLHF数据集,便于开发者和研究人员使用。
YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文
GithubYuLan-Chat中英双语人工智能大语言模型开源项目课程学习
YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型,专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习,提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文,扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异,展现了卓越的双语能力和通用智能水平。
torchMoji - 基于表情符号的情感分析深度学习模型
DeepMojiGithubTorchMoji开源项目情感分析深度学习自然语言处理
TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型,通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码,方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务,为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
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