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lag-llama

首个开源时间序列预测基础模型,实现零样本及微调能力

Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型,支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本,可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力,微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型,Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。

LlamaIndex - 开源数据框架助力企业构建LLM应用
AI工具LLM应用LlamaIndex企业数据开源数据框架
LlamaIndex是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的数据框架。它支持160多种数据源和格式的加载,40多个向量存储和数据库的集成,以及LLM工作流程编排。该框架提供社区贡献的连接器、工具和数据集,并可与多种服务集成。LlamaIndex为开发者提供了构建LLM应用所需的工具和资源,简化了自定义数据源与LLM的连接过程。
llama_3.1_q4 - 高效文本生成模型,结合优化技术提升性能
GithubHuggingfaceUnslothtransformers开源项目文本生成模型模型训练
llama_3.1_q4模型结合Unsloth与Huggingface TRL库,实现快速训练,保持8B参数模型的强大性能,优化文本生成能力。项目在Apache-2.0许可下开放使用,适用于多语言生成,由keetrap负责开发。
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架,简化了预测工作流程,整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型,可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程,用户可快速构建、评估和部署预测模型,适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习,以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统,为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器
GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器
本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术,能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务,无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利,有助于推动NLP领域的发展。
huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南
GithubHugging FaceLlama 3.1开源项目本地推理模型微调量化
本项目提供了一系列实用工具和指南,帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题,并包含相关代码示例。此外,项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用,以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者,为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta开源项目政策机器学习模型模型许可证
Meta发布的Llama 3.1大语言模型,提供广泛的非独占全球许可,方便在多种语言环境中实现高效文本生成和自然语言处理。该项目允许复制、修改和重新分发模型,支持AI模型的实施与扩展。Llama 3.1提供多种开发工具与文档,提升多语言指令转化的广泛应用和适应性。
LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用
GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型
Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列,具备7亿到70亿参数,专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异,能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款,支持用于英语的商业和研究。
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解
GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议
Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式,支持多语言生成,适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型,并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力,是进行AI开发和优化的有效工具。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit - 基于Unsloth技术的大语言模型高性能微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1NVIDIA代码优化开源项目模型模型微调深度学习
Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型,在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调,提供适配Google Colab的入门级notebooks,支持GGUF、vLLM等多种导出格式。
timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型,支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围,提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库,TimesFM能处理静态和动态协变量。此外,该模型支持微调功能,允许用户在自有数据上优化性能。
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