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Phi-3-mini-4k-instruct

Phi-3-mini-4k-instruct

高效节省内存的模型微调策略，快速实现量化优化

此项目通过Unsloth量化技术，提供高效的Mistral平台大模型微调方案，速度提升至2-5倍，内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型，简单易用，适合初学者。用户可以节省计算资源，并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face，方便成果共享。

开源项目量化模型Github机器学习Huggingface模型内存优化Phi-3免费微调
Hugging Face

Phi-3-mini-4k-instruct项目介绍

Phi-3-mini-4k-instruct项目是一个专注于加速自然语言处理模型微调的项目。该项目利用Unsloth技术，以更低的内存负担和更高的速度对多种语言模型进行微调。以下是项目的详细介绍。

项目概述

Phi-3-mini-4k-instruct项目的核心目标是通过Unsloth技术，实现对大规模语言模型的快速微调。该项目特别使用了4bit量化技术，并通过bitsandbytes库实现。这种量化技术确保了模型可以在多平台上高效运行。此外，该项目采用了被称为"Mistralfied"的优化，使得模型在不损失性能的情况下显著降低了资源消耗。

优势与特点

  • 高效的资源利用：通过量化技术，模型在减少70%内存使用的同时，可以达到2至5倍的速度提升。
  • 跨平台能力：优化后的模型可以适应多个计算平台，如Google Colab和Kaggle等。
  • 成本效益：项目提供的所有资源和工具均为免费，用户可以轻松地在谷歌Colab等平台上运行。

谷歌Colab笔记本

Phi-3-mini-4k-instruct项目提供了一系列友好的谷歌Colab笔记本，用户只需准备自己的数据集，点击“Run All”，即可获得一个快速微调的模型。以下是一些模型的具体细节和链接：

  • Phi 3 (mini)：启动笔记本 - 微调速度提升2倍，内存使用减少50%。
  • Phi 3 (medium)：启动笔记本 - 类似Phi 3 mini的优化效果。
  • 其他支持模型：例如Llama 3、Gemma 2、Mistral等，每个模型提供了相应的Colab连接，具体性能提升和内存减少情况在上述列表中有详细描述。

特别功能

  • 对话和文本完成的支持：项目提供了多种笔记本以支持ShareGPT、Vicuna模板和原始文本的完成任务。
  • DPO优化：其中一个DPO笔记本特别针对Zephyr的复制进行了优化。

参与和支持

用户可以访问项目的Discord社区获取支持和交流，还可以通过Buy Me a Coffee来支持开发者。

在Phi-3-mini-4k-instruct项目的帮助下，任何对自然语言模型微调感兴趣的人都可以以可承受的资源和时间成本快速进行实验和开发。这一友好的工具集为学习者以及研究人员提供了极大的便利和自由。

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