lora

Vereinheitlichte effiziente Feinabstimmung von 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

🧑‍🏫 60+ Implementierungen/Tutorials von Deep-Learning-Papieren mit Nebennotizen 📝; inkl. transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 Reinforcement Learning (ppo, dqn), capsnet, Distillation, ... 🧠

AirLLM 70B-Inferenz mit einer einzelnen 4 GB‑GPU

Ein Leitfaden zur schnellen Feinabstimmung (Full-Parameter/LoRa) und Bereitstellung von Open-Source-LLMs und -MLLMs unter Linux.

🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-effizientes Fine-Tuning.

Chinesische LLaMA- & Alpaca-LLMs + lokales CPU/GPU-Trainings-Deployment (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)

Stable Diffusion WebUI Colab

Verwenden Sie PEFT oder Vollparameter für CPT/SFT/DPO/GRPO von über 600 LLMs und über 300 MLLMs (AAAI 2025).

Code für loralib, eine Implementierung von „LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models“

Agent Reinforcement Trainer: Trainieren Sie mehrstufige Agenten für reale Aufgaben mit GRPO. Geben Sie Ihren Agenten ein On-the-Job-Training. Reinforcement Learning für Qwen3.6, GPT-OSS, Llama und mehr!

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine (Open-Source Large Language Model für chinesische Dialoge)

Die offizielle Firmware für Meshtastic, ein offenes, netzunabhängiges Mesh-Kommunikationssystem.

Verwendung von Low-Rank Adaptation zur schnellen Feinabstimmung von Diffusionsmodellen.

Der kryptografiebasierte Netzwerk-Stack zum Aufbau unaufhaltsamer Netzwerke mit LoRa, Packet Radio, WiFi und allem dazwischen.

Firefly: Ein Tool zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs), das das Training von Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llama2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom und weiteren LLMs unterstützt.

SD-Trainer. LoRA- & Dreambooth-Trainingsskripte & GUI nutzen den Trainer von kohya-ss, für Diffusionsmodelle.

Leistungsstarke Open-Source-Funksteuerungsverbindung

Die Open-Source-Forschungsumgebung für KI-Forscher zum nahtlosen Trainieren, Evaluieren und Skalieren von Modellen von lokaler Hardware bis hin zu GPU-Clustern.

MQTT-Gateway für ESP8266 oder ESP32 mit bidirektionaler 433MHz/315MHz/868MHz-, Infrarot-, BLE-, Bluetooth-, Beacons-Erkennung, Mi Flora, Mi Jia, LYWSD02, LYWSD03MMC, Mi Scale, TPMS, BBQ-Thermometer-Kompatibilität sowie LoRa.

[ICLR2025 Spotlight] SVDQuant: Einbeziehung von Outliers durch Low-Rank-Komponenten für 4-Bit-Diffusion-Modelle

Multi-LoRA-Inferenzserver, der auf Tausende von feinabgestimmten LLMs skaliert

LLMs aus einer einzigen YAML-Datei fine-tunen. Layer-Streaming trainiert ein 8B-Modell auf einer 4-GB-Laptop-GPU.

🦞 Sprich einfach mit deinem Agenten – er lernt und entwickelt sich weiter 🧬.

KI-Charaktere generieren, animieren und zeitlich planen 🤖

OneTrainer ist eine Komplettlösung für alle Ihre Diffusion-Training-Anforderungen.

LLM-Finetuning mit peft

Eine einheitliche Bibliothek für parameter-effizientes und modulares Transfer Learning

PJON (Padded Jittering Operative Network) ist ein experimentelles, Arduino-kompatibles, Multi-Master- und Multi-Media-Netzwerkprotokoll.

Code und Dokumente von LongLoRA und LongAlpaca (ICLR 2024 Oral)

Erstellen, personalisieren und steuern Sie Ihre eigenen LLMs. Von der Datenvorverarbeitung bis zum Fine-Tuning bietet xTuring einen einfachen Weg zur Personalisierung von Open-Source-LLMs. Treten Sie unserer Discord-Community bei: https://discord.gg/TgHXuSJEk6