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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。

lcm-lora-sdv1-5 - Stable Diffusion v1-5的高效图像生成加速器
AI绘图GithubHuggingfaceLCM-LoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
LCM-LoRA是Stable Diffusion v1-5的蒸馏一致性适配器,将推理步骤缩减至2-8步。支持文本生成图像、图像到图像转换和图像修复,并可与ControlNet集成。项目提供完整使用指南,包括安装方法、模型加载和代码示例,便于实现快速高质量的图像生成。适用于需要提高图像生成效率的应用场景。
unit-minions - 自主训练LoRA以提升代码与文档生成效率
AI研发提效GithubLoRA代码生成开源项目测试代码生成用户故事生成
了解'unit-minions'如何利用LoRA模型进行自主训练,以显著提升软件开发周期中的AI辅助效能。项目内容包括完整的训练教程、操作视频以及代码实战演示,详细呈现从需求分析到代码生成的自动化全过程。通过LLaMA和ChatGLM LoRA模型,有效支持代码辅助、测试和需求详细化,旨在提供科学的工具优化工程师的工作流程,提升开发效率。
Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用
GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化
Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术,实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器,确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持,并提供了详细的量化与配置指南,经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。
city-lora - 基于Stable Diffusion的城市景观LoRA模型
AI绘画GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
这是一个基于runwayml/stable-diffusion-v1-5的LoRA权重模型,针对城市景观图像生成进行微调。模型通过LoRA技术在城市数据集上优化,用于生成城市场景图像。支持文本到图像的转换功能,在保持Stable Diffusion基础特性的同时,专注于城市场景的生成。
lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器
GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器,可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能,并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码,适合需要快速AI图像生成的场景。
LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术
AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目
LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新,这些技术显著减少内存使用,使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化,在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架,为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
lora-prompt-tool - 管理和优化LoRA模型提示词的Stable Diffusion扩展
AI绘图GithubLoRA模型Stable DiffusionWebUI扩展开源项目提示词工具
lora-prompt-tool是Stable Diffusion WebUI的扩展,用于管理LoRA模型的提示词。功能包括自动添加触发词、提示词搜索和过滤、编辑管理以及批量导入。此扩展优化了LoRA模型的使用流程,适用于Python 3.10及以上版本,采用开源协议。
LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型
GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率
LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
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