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Llama-2-7b-LoRA-alpaca-cleaned

量化配置与训练过程的详细介绍

该项目客观描述了在PEFT框架下应用bitsandbytes量化配置进行模型训练的详细过程,尤其是4bit量化策略与bfloat16计算类型的使用。这些配置旨在提升模型效率,优化计算负载表现。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b-GGUF - 量化模型文件下载指南,通过选择适合的文件优化性能
GithubHuggingfaceReplete-LLM-V2.5-Qwen-32b嵌入输出权重开源项目文本生成模型视觉处理量化
该项目使用llama.cpp工具进行模型量化,提供多种Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b模型文件下载选项。每种文件类型均说明其特性,如高质量和性能等,并适应不同硬件环境,以帮助用户根据需求优化模型质量或速度。文件适用于多种RAM和VRAM配置,便于在不同系统中实现优异性能。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2Meta开源开源项目模型语言模型
Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本,采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项,支持CPU和GPU推理,可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法,方便开发者快速上手使用。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的多语言AI助手模型
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型神经魔法自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的FP8量化版本。该模型将参数位数从16位减少到8位,在保持99.52%性能的同时,显著降低了存储和计算资源需求。支持vLLM后端部署,适用于多语言对话任务,可用于商业和研究用途。
Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具
AI助手GithubHuggingfacealpindale/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct图像处理开源项目模型模型量化自然语言生成
Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成,使用Peft和torch库,专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载,适合要求高度注意力的场景。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
stanford_alpaca - 基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型
GithubLLaMA modelStanford Alpaca开源项目微调指令跟随模型数据生成
Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调,仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调,使用时需谨慎。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
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