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Predibase

开发者平台实现大语言模型的高效调优与部署

AI工具LLM微调AI模型PredibaseLoRAX

Predibase为开发者提供大语言模型调优和部署服务。该平台支持低成本高效率地微调和部署开源大语言模型，性能可媲美GPT-4。平台采用先进微调技术和高效服务基础设施，支持云端或私有环境部署。Predibase具备企业级安全性，保障用户对模型和知识产权的完全控制。开发者可通过Predibase快速评估、微调和部署特定任务的大语言模型，有效降低AI应用开发和运营成本。

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介绍相关项目
SkyDeck AI - 企业级AI生产力平台 安全部署无供应商锁定
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vram-80 - 优化大型语言模型微调的开源工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-80是一个开源项目，旨在优化大型语言模型的微调过程。该工具通过先进的显存管理技术，使得在有限计算资源下也能进行高效的模型微调。vram-80支持LoRA和QLoRA等多种微调方法，并提供简洁的接口，方便研究人员和开发者定制和优化语言模型。这个项目不仅提高了微调效率，还降低了硬件要求，为AI领域的研究和应用提供了有力支持。
opt-125m-dummy-lora - 基于PEFT库的工具用于大型语言模型的优化与微调
GithubHuggingfacefacebook/opt-125mpeft开源项目模型模型卡环境影响训练过程
opt-125m-dummy-lora项目借助PEFT库优化大型语言模型，提供基本使用指导，并探讨模型在训练及评估中的偏见、风险、限制。低碳排放对环保友好，适用于关注高效环保的AI开发者。
ClearML GenAI App Engine - 企业级LLM应用开发与部署平台
AI工具AI应用开发ClearMLGenAI App Engine企业级LLM数据安全
GenAI App Engine是一个面向企业的大型语言模型应用开发平台。该平台支持企业快速构建和部署基于LLM的AI应用,解决扩展、成本和安全问题。它提供自动化的数据处理、模型训练和部署流程,支持使用内部数据定制LLM,并确保数据和模型安全。通过这个平台,企业可以提高AI产品开发效率,提升生产力,开拓新的AI业务。
Predict Expert AI - 为企业提供定制化人工智能解决方案
AI工具AI模型Predict Expert AI人工智能商业解决方案智能应用
Predict Expert AI为各类企业提供定制化人工智能模型和智能应用集成服务。通过开发专门的AI模型和应用,该公司帮助企业提高运营效率,优化业务流程,增加盈利能力。Predict Expert AI将API无缝集成到AI解决方案中,为企业现有系统增添智能化功能,实现实时业务洞察,全面提升企业运营效率。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。
llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用
AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型
llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。
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