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gemma-2b-bnb-4bit

gemma-2b-bnb-4bit

提高模型微调速度和内存效率，支持多模型免费训练

该项目提供了一套适用于Unsloth的Google Colab免费笔记本，通过优化微调，提升Gemma、Mistral和Llama等模型的执行速度至2至5倍，且减少内存使用达70%。用户只需添加数据集并运行，即可快速获得微调模型，还可导出为多种格式或上传至Hugging Face。项目特点包括对初学者的友好性和对多模型的支持，成为高效深度学习的重要工具。

Llama开源项目模型GithubHuggingfaceGemmaMistral模型微调Unsloth
GitHubHugging Face

gemma-2b-bnb-4bit项目介绍

gemma-2b-bnb-4bit是一个专注于高效微调（finetuning）机器学习模型的项目，其目的是利用更少的内存资源和更快的速度来进行模型训练。该项目使用了名为Unsloth的技术方案，使得对Mistral、Gemma和Llama等模型的微调速度提高了2到5倍，同时降低了70%的内存使用量。

项目的亮点

  1. 技术优势：
    • 通过Unsloth技术，项目能够显著提升训练速度并大幅降低内存消耗。
  2. 免费使用：
    • 这个项目提供了多个适用于Google Colab和Kaggle平台的免费笔记本，用户只需添加自定义数据集并运行，即可获得经过微调的快速模型。
  3. 初学者友好：
    • 提供的笔记本特别适合初学者，操作简单，只需点击"Run All"按钮即可完成所有操作。

支持的模型和性能

  • Gemma 7b：训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。
  • Mistral 7b：训练速度提升2.2倍，内存使用减少62%。
  • Llama-2 7b：训练速度提升2.2倍，内存使用减少43%。
  • TinyLlama：训练速度提升3.9倍，内存使用减少74%。
  • CodeLlama 34b（A100）：训练速度提升1.9倍，内存使用减少27%。
  • Mistral 7b（1xT4）：训练速度提升5倍，内存使用减少62%。

相关资源

加入社群

如果您对此项目感兴趣，可以通过Discord加入社群，与其他爱好者和开发者交流讨论。此外，您也可以通过 Ko-fi支持项目，帮助其继续发展和创新。

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