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OpenDelta

高效参数调整的开源工具包

OpenDelta是一个高效的开源调优工具包,通过添加少量参数进行调整,可实现如前缀调优、适配器调优、Lora调优等多种方法。最新版本支持Python 3.8.13、PyTorch 1.12.1和transformers 4.22.2。

DanTagGen-delta-rev2 - 开源二次元图像标签生成模型 支持多平台部署
DanTagGenGithubHuggingface人工智能图像标签生成开源项目机器学习模型深度学习
DanTagGen-delta-rev2是一款专注于动漫图像标签生成的开源工具。通过输入图像质量、评分和艺术家等参数,可快速生成相应标签,广泛应用于AI绘画和数据集标注。项目支持llama.cpp和HuggingFace Space等多种部署方式,并集成了SD-WebUI扩展和ComfyUI节点等实用工具。相比前代版本,新版本在标签多样性和稳定性方面有显著提升。
llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA
GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目
本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调,采用TRL(变压器强化学习)和PEFT(参数高效微调)方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤,包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调,助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。
openfold - 增强蛋白质结构预测功能的AlphaFold2 PyTorch复现版本
AlphaFold 2DeepMindGithubOpenFoldPyTorch开源项目蛋白质结构预测
OpenFold是DeepMind AlphaFold 2的可训练PyTorch复现版本,提供高效的蛋白质结构预测解决方案。详细的安装、模型推理和训练指南可在文档主页找到。项目采用Apache Licence 2.0许可,使用的DeepMind预训练参数遵循CC BY 4.0许可。欢迎社区通过提交问题或拉请求进行贡献。引用OpenFold时应同时参考相关的AlphaFold研究成果。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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。
OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架
GithubHuggingfaceOpenELM开源框架开源项目指令微调模型语言模型预训练
OpenELM是一个开源高效语言模型家族,通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型,以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色,为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。
LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调
GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目
LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口,让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调,内置推理功能和一键启动的交互式 UI,简化模型展示和共享。此外,LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区,探索和讨论最新的开源模型调优技术。
model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。
trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库
GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调
TRL是一个开源的全栈工具库,专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法,适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建,提供灵活的训练器和自动模型类,并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面,方便用户进行模型微调和交互。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 快速高效的模型微调工具,降低内存消耗
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型
利用Unsloth技术,在简化操作的同时,在Google Colab环境下实现模型微调,速度提升至5倍,内存使用降低70%。界面设计便于数据集上传和模型优化,并支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。兼容多种模型如Llama、Gemma、Mistral等,即便大型模型也可显著加快微调过程。
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