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Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit

高效LLM微调框架提速2-5倍并减少70%内存使用

微调开源项目模型GithubHuggingface大语言模型加速训练Unsloth节省内存

该项目为Mistral、Gemma、Llama等大语言模型提供高效微调框架。利用Unsloth技术，训练速度提升2-5倍，内存使用减少70%。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等模型训练。框架操作简单，适合初学者使用，支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

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介绍相关项目
xtuner - 全面的模型微调解决方案，支持LLM和VLM的高效训练
DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目
XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包，支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型，并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed，支持多种优化技术，并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中，适应多种应用场景。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
xTuring - 开源LLM微调平台
GithubINT4LLMLLaMALoRAxTuring开源项目
xTuring是一款高效、简单的开源LLM微调平台，支持Mistral、LLaMA、GPT-J等多种模型。用户可通过直观界面在本地或私有云中微调模型，保障数据隐私。平台支持数据预处理、多GPU扩展、以及INT4和LoRA等内存高效的微调方法，并提供多种模型评估工具。最新功能涵盖LLaMA 2集成、CPU推理优化和批量处理。
LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式
DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目
本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架，旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法，并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行，支持多种模型和算法，有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。
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。
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。
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