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mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit

使用Unsloth技术优化模型微调,显著提升性能并减少内存占用

该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法,使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升,并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本,轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好,支持多种微调和导出格式,如GGUF、vLLM,及上传至Hugging Face,满足不同用户的需求。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调
Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调,支持32768词汇和v3 Tokenizer,并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式,包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成,利用CLI命令与模型对话,或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制,Mistral团队正与社区合作,以确保输出适合多种环境。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化
通过llama.cpp进行量化优化,AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择,从高质量到低资源占用,确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件,通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡,优化AI推理性能。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化
Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用,适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等,提供多种精度选择,平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。
Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型,拥有70亿参数,采用先进的变压器架构,并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB,以减少RAM需求,适合在资源有限的环境中应用,但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误,通过安装transformers源代码可解决。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - Mistral-7B-Instruct模型的多种量化版本优化性能与文件大小
GGUFGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3llama.cpp开源项目模型模型性能量化
该项目为Mistral-7B-Instruct-v0.3模型提供多种量化版本,采用llama.cpp的imatrix选项。量化类型从Q8_0到IQ1_S不等,文件大小范围为1.61GB至7.70GB。项目详细介绍了各版本特点,并提供下载指南和选择建议,方便用户根据硬件条件和性能需求选择最佳版本。
Mistral-7B-Instruct-v0.1 - 多种推理方式支持的指令调优大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1大语言模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.1是基于Mistral-7B-v0.1的指令调优大语言模型。该模型通过多种公开对话数据集微调,支持mistral_common、mistral_inference和transformers等多种推理方式。它采用分组查询注意力和滑动窗口注意力机制,结合字节回退BPE分词器,提供简单的指令格式,适用于对话生成任务。模型架构优化使其在保持高性能的同时,具备良好的通用性和易用性。
Mistral-7B-v0.1-GGUF - 多平台支持的GGUF格式模型文件,提升推理效率
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B v0.1开源模型开源项目文本生成模型量化方法
Mistral AI发布的Mistral 7B v0.1模型以GGUF格式支持多种文本生成任务。此格式由llama.cpp团队开发,替代旧的GGML格式,兼容多平台和库,包括支持GPU加速的text-generation-webui、KoboldCpp和LM Studio等。项目提供多样的量化模型文件,适配不同推理需求,保证了启发式使用中的高效性能。用户可通过简单的下载及命令行操作获取模型,并支持Python等语言的集成,为文本生成任务提供了高性能的解决方案。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型 支持GPU加速推理
AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。
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