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Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit

Unsloth技术加速大型语言模型微调

模型模型微调Llama 3.2开源项目HuggingfaceUnsloth性能优化GithubTransformers

本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本，便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户，能有效提升模型训练效率。

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介绍相关项目
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GithubLlama 3大模型开源项目微调评测部署
Llama 3教程项目提供了从本地部署到高效部署和能力评测的全面指导。包含六个课程，涵盖XTuner个性化助手训练、LLaVA图像理解、LMDeploy高效部署和OpenCompass模型评估等核心内容。该教程为开发者提供了实践Llama 3大语言模型的完整流程和关键技能培训。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现，无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型，提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本，代码更为精简。目前正在开发中，已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能，并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
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。
airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏
AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩
AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 （LLM） 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型，涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置，适于需GPU支持的用户。
llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
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