lorahub

LoraHub框架实现高效跨任务泛化

LoraHub框架通过组合多个LoRA模块实现跨任务泛化。该项目仅需少量样例即可适应新任务，无需额外参数或训练。LoraHub提供完整代码和预训练模型，支持pip安装。在BIG-Bench Hard基准测试中，LoraHub性能接近少样本上下文学习，推理速度与零样本学习相当。

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speechless-zephyr-code-functionary-7b - 灵活集成与动态推理的多LoRAs模型

GithubHuggingfacespeechless-zephyr-code-functionary-7b代码增强多LoRAs开源项目模型模型整合自然语言处理

此项目通过结合多种LoRA模块，介绍了一种创建多功能模型的新方法。使用从Mistral-7B-v0.1衍生的LoRA模块，该项目能够静态或动态整合模块来支持多种功能，比如无审查内容和代码增强功能。利用无梯度路由器，可自动组装LoRA模块，仅需少量推理步骤即可解决未见过的任务，并在多个基准测试中表现出色。

relora - 使用ReLoRA实现高效深度学习模型训练

GithubPEFTPyTorchReLoRAflash attention开源项目训练

ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练，兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+，支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本，达到高效分布式训练，并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启，适用于各种规模的模型训练。

llama-hub - 社区驱动的大语言模型数据集成工具库

GithubLlamaHubLlamaIndex工具集成开源项目数据加载器

LlamaHub是一个开源项目，汇集了社区贡献的数据加载器、工具和Llama包。该项目旨在简化大型语言模型与多样化知识源的连接过程。LlamaHub提供丰富的工具集，支持创建自定义数据代理，实现智能数据处理和应用。通过PyPI包和LlamaIndex下载器等多种集成方式，LlamaHub为用户提供了便捷的使用体验，有助于充分发挥大型语言模型的潜力。

tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调

AI模型GithubHuggingfacePEFT开源项目机器学习框架模型训练

该项目基于PEFT框架，通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调，实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法

LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法

GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估

LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法，可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异，仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。

AnyLoRA - 基于稳定扩散的LoRA模型微调训练工具

AI绘图AnyLoRADiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型

AnyLoRA是一个基于stable-diffusion-v1-5的模型微调工具，集成Diffusers框架实现文本到图像的生成功能。项目集成了DEISMultistepScheduler调度器，支持艺术创作和个性化图像生成应用场景。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

hub - 开源预训练模型共享与发布平台

CIGithubNetlifyPyTorch Hubhubconf.py开源项目模型提交

PyTorch Hub是一个开源平台，用于发布和共享预训练深度学习模型。开发者可通过简单的PR流程提交模型，平台提供详细的提交指南和模板。PyTorch Hub支持添加hubconf.py文件验证模型功能，并集成了本地测试、CI和网页预览功能，确保模型的正确性和可用性。提交的模型会在24小时内在PyTorch官网展示，促进了AI社区的知识共享和协作。

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用

GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目

这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。

LLaMA-LoRA-Tuner - 使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型

GithubGoogle ColabHugging FaceLLaMA-LoRA TunerSkyPilot开源项目模型微调

LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持，简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示，支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持，新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。

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