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LoftQ

大型语言模型低资源量化微调新方法

LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。

simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面,利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数,并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集,提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护,建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8-KV - 基于FP8量化技术的Meta Llama 3指令模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM人工智能开源项目模型模型量化深度学习
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8-KV是一个采用FP8权重和激活量化的语言模型,通过每张量量化技术和FP8量化的KV缓存实现性能优化。模型与vLLM 0.5.0及以上版本兼容,基于AutoFP8框架和UltraChat数据集完成校准,适用于大规模语言模型的部署场景。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407-FP8开源项目模型模型优化评估部署量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率,主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手,利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境,优化部署性能。量化由AutoFP8完成,Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降,但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化
llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目,通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等,覆盖Q2至F16多种量化精度,并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南,方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。
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。
lmql - 为大语言模型(LLMs)设计的基于Python的编程语言
GithubLMQLPython大型语言模型开源项目编程语言高级解码
LMQL是一种基于Python的编程语言,专为大语言模型(LLMs)设计。它结合传统编程与LLM调用,实现代码级的LLM互动。LMQL允许在执行过程中实时调用LLM,并通过约束机制控制模型行为。支持多种解码算法和多模型集成,通过丰富的控制流和异步API,提高语言模型应用效率。用户可以通过浏览器内的Playground IDE探索更多示例和文档。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具,支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型,并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容,同时支持PEFT训练和Pytorch编译,提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
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