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Firefly

Firefly

开源大模型训练平台

Firefly作为一个开源大模型训练工具，提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术，并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5，特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集，还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性，并与Unsloth合作，进一步优化了训练效率和显存使用。

Firefly大模型训练指令微调预训练QLoRAGithub开源项目
GitHubHugging Face

Firefly 项目介绍

项目概述

Firefly 是一个开源的大模型训练工具，设计用于支持主流大模型的预训练和微调。此项目特别适合对大模型进行指令微调，包括但不限于 Llama3、Baichuan、ChatGLM 等知名模型。Firefly 支持不同的训练模式，包括全量参数训练、LoRA 和 QLoRA 高效训练，并已在 Open LLM Leaderboard 上展示了其卓越的性能。

核心功能

  • 多种训练模式：Firefly 项目支持全量参数训练、LoRA、QLoRA 等多种高效训练方法，无论是预训练还是指令微调都能胜任。这让用户能够根据自身资源情况选择合适的训练方式。

  • 支持多种主流大模型：项目可以支持市面上大多数的开源大模型，包括但不限于 Llama 系列、MiniCPM、InternLM、Gemma 等。在训练过程中，能与各官方模型的 chat 模板对齐。

  • Unsloth 加速支持：使用 Unsloth 可以加速训练并节省显存，使得即便是显存相对较小的设备也能运行大模型训练任务。

  • 丰富的数据集：开源了多种指令微调数据集，如 firefly-train-1.1M 和 ultrachat 等，方便用户快速进行多语言和多任务的模型训练。

  • 开源模型：提供不同模型的预训练和微调模型权重，方便开发者直接应用于具体场景。

新增特性和更新

  • 扩展支持：Firefly 最近扩展了对 Qwen2 模型结构的支持，并在多个平台上进行了性能的验证和展示。

  • 显存优化：通过优化训练流程，Firefly 能显著降低显存需求，仅需小量显存即可支持大模型的训练。

  • 长上下文模型扩展：通过 LongQLoRA 使LLama模型上下文长度能够高效扩展至数千，提升了解决长上下文问题的能力。

模型评测

在 Hugging Face 的 Open LLM Leaderboard 上，Firefly 系列模型如 firefly-mixtral-8x7b 和 firefly-llama-30b 等表现均有较高的评分，展示出在多种基准测试中的出色表现。

项目相关

  • Firefly-LLaMA2-Chinese：特别为中文语言的 Llama2 模型进行了优化，提升中文上下文的处理能力。

  • LLMPruner：用于压缩大语言模型，从而减少模型的参数量，提升训练和推理的效率。

安装与使用

Firefly 提供了便捷的安装方式，确保用户能快速上手使用。在环境配置环节，确保安装了必要的 Python 库，如Unsloth、torch等，以便实现不同模型和环境的兼容。

总结

Firefly 项目提供了强大且灵活的大模型训练支持，通过开源的方式让更多的开发者可以参与进来。无论是新手还是有经验的研究者，都能从 Firefly 项目中受益，并能根据具体的需求进行模型的定制与优化。通过不断的更新与社区支持，Firefly 正致力于成为最便捷和高效的大模型训练工具。

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