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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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 大语言模型多种量化版本集合 适配不同硬件配置
GithubHuggingfaceQwen2.5-72Bllama.cpp人工智能模型内存优化开源项目模型模型量化
该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本,文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术,包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化,并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南,方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit - 量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能
4-bitGPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型配置量化
该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化,旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节,适用于寻求高效深度学习模型的用户,为复杂任务提供节省资源的方案。
Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Large-Instruct-2407模型的多语言量化方法与文件选择建议
GPU性能优化GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct-2407开源项目文本生成模型量化量化格式
Mistral-Large-Instruct-2407项目提供了多种语言支持的模型量化版本。通过llama.cpp工具,用户可以根据不同的RAM和VRAM需求进行量化。文章详细介绍每种量化文件的特性与性能建议,帮助用户根据硬件条件选取适合的文件,实现模型的快速或高质量运行。推荐关注K-quant与I-quant格式文件以在性能与速度间取得平衡。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型
Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本,针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用,适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理,优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置,提供不同量化格式以满足各种需求,尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行,适合高质量文本生成任务。
Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型,优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程,节省70%的内存,支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时,提供易用的Google Colab工具,支持多语言和长文本处理,适用于生成长达8000字符的内容,并集成到Transformers库中,便于部署应用。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-GPTQ - TinyLlama 1.1B Chat GPTQ模型的多样化量化参数选择及使用指南
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlamaZhang Peiyuan开源项目模型模型推理量化
项目提供多种GPTQ模型参数,支持不同推理需求,参数包括位深、组大小与激活顺序,以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化,支持GPTQ客户端兼容性,校准数据集确保量化精度,如wikitext。提供灵活的分支信息,便于集成至文本生成工具或Python应用中。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调,比dreambooth方法快两倍,支持inpainting,并且生成非常小的模型文件(1MB~6MB),便于共享和下载。兼容diffusers库,提供多向量核心调优反演功能,并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces,增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差,该方法显著缩小模型大小,同时保持高保真度,适用于需要快速高效微调的用户。
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