基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目,通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境,支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署,为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
这是一个基于 Gemma-2-9b 模型的量化版本项目,通过 bitsandbytes 技术实现了 4 位量化。该项目是 Unsloth 优化系列的一部分,旨在提供更快速、更节省内存的模型训练方案。
该项目具有显著的性能提升:
项目使用非常简单:
项目与多个主流模型实现了集成:
该项目适用于:
项目提供多个交流渠道: