codegemma-2b

项目介绍：CodeGemma-2b项目

CodeGemma-2b项目旨在通过Unsloth技术实现对大型语言模型（如Mistral、Gemma、Llama等）的轻松微调，并能够在速度和内存方面大幅提升性能。在这个项目中，用户能够在谷歌Colab上免费使用这些技术，且该平台对初学者非常友好，他们可以轻松地加载自己的数据集进行实验。

项目背景

在当前的人工智能领域，微调预训练模型是让模型适应特定任务的常见方法。然而，微调这样的模型通常需要大量的计算资源和内存。CodeGemma-2b利用Unsloth这一技术手段，使得微调过程能够以更快的速度完成，并大大降低内存的消耗，解决了这一常见的困扰。

核心优势

1. 简单易用：用户只需加载自己的数据集并点击“Run All”按钮，就可以得到一个微调好的模型。
2. 显著的性能提升：依托于Unsloth的支持，用户能够将模型的微调速度提升2到5倍。
3. 内存效率：在微调过程中，内存的使用量通常比传统方法减少了多达70%。

支持的模型及性能

CodeGemma-2b项目涵盖多个不同规模的模型，并在谷歌Colab中提供相应的笔记本链接，用户可以根据需要选择：

• Gemma 7b：速度提升至2.4倍，内存减少58%。
• Mistral 7b：速度提升至2.2倍，内存减少62%。
• Llama-2 7b：速度提升至2.2倍，内存减少43%。
• TinyLlama：速度提升至3.9倍，内存减少74%。
• CodeLlama 34b（面向A100显卡）：速度提升至1.9倍，内存减少27%。
• Mistral 7b（面向Kaggle的1xT4显卡）：速度提升至5倍，内存减少62%。
• DPO - Zephyr：速度提升至1.9倍，内存减少19%。

其他工具及资源

除此之外，项目还提供了多个便利的工具，例如：

• 对话型笔记本，适用于ShareGPT ChatML / Vicuna模板。
• 文本补全笔记本，提供了处理原始文本的能力。
• 模拟了Zephyr的DPO笔记本。

通过这些协作和开源工具，CodeGemma-2b项目提供了一个便捷高效的模型微调平台，大家可以在此基础上进行更多的优化和自定义开发。