模型训练脚本

一种基于Llama-2模型使用自己数据微调的方法，A100显卡就可以对70B模型微调。

这是一个完整的管道，用于在消费硬件上使用LoRA和RLHF微调Alpaca LLM。基于Alpaca架构实现人类反馈的强化学习（RLHF），基本上是ChatGPT的一个变体，但使用的是Alpaca。

Intel Extension for Transformers 是一个开源项目，旨在使客户端 CPU 上的大型语言模型（LLM）微调成为可能，特别是在没有 GPU 的情况下。它支持在 CPU 上进行 QLoRA 微调，适用于笔记本电脑环境，并通过优化的性能提升模型训练效率。该项目与 HuggingFace Transformers 兼容，支持 4 位推理，并利用 Intel 神经压缩器提供丰富的模型压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，显著提高了英特尔平台上的推理效率。此外，它还支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程，兼容多个流行的大语言模型，如 Llama2、Llama 和 GPT-NeoX。

PostgresML是一个完整的MLops平台，以简单的PostgreSQL扩展形式存在。它允许用户在数据库内部快速、简单且强大地构建模型。

CodeTF是Salesforce出品的一站式代码类LLM工具库，提供了一套统一的接口用于Code LLM的训练、推导和微调，支持多种模型，易于扩展和集成。

LLaVA-LLaMA-3是基于Llama-3-8b大型语言模型(LLM)的LLaVA-v1.5复现项目，旨在提供预训练模型及相关的训练和演示脚本，方便研究人员和开发者进行自然语言处理任务的探索与应用。

Black Forest Labs的Flux模型训练脚本集，支持LoRA和ControlNet模型的微调，使用DeepSpeed进行高效训练，适用于512x512及1024x1024图片尺寸，提供下载链接和训练配置文件

从零基础到训练GPT的课程资料，旨在帮助用户从无深度学习知识到实现自己的GPT模型。