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Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit

基于Unsloth技术的大语言模型高性能微调框架

Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型，在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调，提供适配Google Colab的入门级notebooks，支持GGUF、vLLM等多种导出格式。

NVIDIA开源项目深度学习代码优化模型GithubLlama 3.1模型微调Huggingface
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Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit项目介绍

这是一个基于NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型的微调项目,由Unsloth团队开发。该项目旨在提供一种更快速、更节省内存的方式来微调大型语言模型。

项目特点

  1. 高效性能：与原始模型相比,该项目可以实现2-5倍的速度提升,同时减少70%的内存使用。

  2. 易于使用：项目提供了多个针对不同模型的Google Colab笔记本,这些笔记本都非常适合初学者使用。用户只需添加自己的数据集,然后点击"运行所有",就可以得到一个经过微调的更快速模型。

  3. 多模型支持：除了Llama-3.1-Nemotron-70B外,该项目还支持多种其他模型,如Llama-3.2、Phi-3.5、Gemma 2、Mistral等。

  4. 灵活导出：微调后的模型可以导出为GGUF格式,也可以用于vLLM或上传到Hugging Face。

  5. 开源友好：项目基于Llama 3.1许可证,并在Hugging Face平台上开源。

使用方法

  1. 用户可以根据自己的需求选择合适的Colab笔记本。项目提供了针对不同模型和任务的多个笔记本,包括对话型、文本补全型和DPO (Direct Preference Optimization) 型。

  2. 打开选定的Colab笔记本后,按照指示添加自己的数据集。

  3. 运行笔记本中的所有单元格,系统将自动开始微调过程。

  4. 微调完成后,用户可以选择将模型导出为所需的格式或直接在Colab中使用。

技术细节

该项目使用了名为"Unsloth"的技术来优化模型训练过程。这种技术能显著提高训练速度并减少内存使用。例如,对于Llama-3.1 (8B)模型,可以实现2.4倍的速度提升和58%的内存节省。

社区支持

项目维护者鼓励用户加入他们的Discord社区,以获取更多支持和交流机会。同时,他们也欢迎用户访问GitHub仓库了解更多技术细节。

致谢

项目团队特别感谢Meta和Llama团队创建了这些基础模型,以及NVIDIA团队对模型进行了微调并发布。这种开源合作精神为整个AI社区带来了巨大价值。

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