Unsloth 大模型微调工具与 llama.cpp 量化推理库简介及其预训练操作方法
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d7c62d36395d4608a034d40fb4775728.pngUnsloth 大模型微调工具简介
Unsloth 是一个用于大规模预训练模型（如 Llama）微调的高效工具，主要应用于加速模型量化、转换和微调的过程。它通过集成多个先辈的技术优化模型训练和部署流程，旨在帮助开发者简化复杂的深度学习模型微调工作，同时提高效率。
项目地点：https://github.com/unslothai/unsloth
以下是 Unsloth 工具的主要特点、使用场景以及解决的一些常见问题。
主要功能和特点
[*]支持多种量化方法 Unsloth 支持将模型从原始的浮动精度（FP32）转换为低精度（如 BF16、QLoRA 和 Q4 等），以减少内存占用，并加速模型推理和训练过程。量化是大模型部署中的一个关键步骤，Unsloth 提供的量化方法包括：
[*]q4_k_m：一种有效的量化方法，用于在保持较高精度的情况下，压缩模型大小和减少盘算开销。
[*]bf16：另一种常见的量化精度，主要在训练阶段使用，以提拔性能。
[*]加速转换过程 Unsloth 提供了快速转换机制，可以或许在处理大规模模型（例如从 Hugging Face 模型格式到 GGUF 格式的转换）时，明显提拔转换速率。它通过集成 GPU 加速和优化的模型转换工具，大大缩短了模型从一种格式到另一种格式的转换时间。
[*]支持 Llama 等大模型 Unsloth 主要面向 Llama 及类似的预训练大模型，尤其适用于那些必要大量盘算资源和长时间训练的大型语言模型。它提供了高效的盘算框架，帮助用户在有限的硬件资源下完成大规模模型的微调和量化。
[*]集成了 llama.cpp Unsloth 与 llama.cpp 紧密集成，llama.cpp 是一个由 Georgi Gerganov 提供的 C++ 实现的 Llama 模型推理引擎，它在性能上比其他实现要高效得多，特别是在 CPU 上执行时体现优越。Unsloth 利用这个引擎来加速模型的推理过程和量化过程。
使用场景
[*]快速量化与转换 在模型微调过程中，通常会使用更低精度的表现来减少内存占用。Unsloth 可以帮助开发者快速将大规模模型转换为低精度（如 BF16 或 Q4），以加速推理速率并低落硬件资源需求。
[*]加速模型微调 Unsloth 支持通过简化模型微调的过程，帮助开发者快速将预训练模型微调到自己的数据集上。它集成了先辈的 GPU 加速技术，使得大规模模型微调的训练过程变得更加高效。
[*]支持大规模并行训练 Unsloth 支持大规模并行训练任务，适用于必要多个GPU来进行大规模数据处理和模型训练的场景。它通过优化的并行盘算框架，最大化硬件资源的利用率。
量化推理库llama.cpp
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3721f766e05d4df3b3c0957a54b87585.png
llama.cpp 是一个纯 C/C++ 实现的 Meta LLaMA 模型（及其他模型）的推理库。它旨在通过最小的设置和最先辈的性能在各种硬件上进行本地和云端的 LLM 推理。
项目地点：https://github.com/ggerganov/llama.cpp
以下是该项目的一些关键点：
主要特点
[*]纯 C/C++ 实现：无任何依靠项
[*]苹果芯片支持：通过 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架进行优化
[*]x86 支持：支持 AVX、AVX2、AVX512 和 AMX
[*]整数目化：支持 1.5-bit 到 8-bit 的整数目化，以提高推理速率和减少内存使用
[*]CUDA 内核：支持 NVIDIA GPU 的自界说 CUDA 内核（通过 HIP 支持 AMD GPU，通过 MUSA 支持 Moore Threads MTT GPU）
[*]多后端支持：包括 Vulkan 和 SYCL 后端
[*]CPU+GPU 混合推理：对凌驾 VRAM 容量的模型进行部分加速
支持的模型
llama.cpp 支持多种模型，包括但不限于：
[*]LLaMA 系列
[*]Mistral 7B
[*]Chinese LLaMA / Alpaca
[*]BERT
[*]GPT-2
[*]Flan T5
[*]RWKV-6
附件项目详细内容：
Finetune Llama 3.3, Mistral, Phi-4, Qwen 2.5 & Gemma 2-5x faster with 80% less memory!
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All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click “Run All”, and you’ll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, Ollama, vLLM or uploaded to Hugging Face.
Unsloth supportsFree NotebooksPerformanceMemory useLlama 3.2 (3B)▶️ Start for free2x faster60% lessPhi-4▶️ Start for free2x faster50% lessLlama 3.2 Vision (11B)▶️ Start for free2x faster40% lessLlama 3.1 (8B)▶️ Start for free2x faster60% lessGemma 2 (9B)▶️ Start for free2x faster63% lessQwen 2.5 (7B)▶️ Start for free2x faster63% lessMistral v0.3 (7B)▶️ Start for free2.2x faster73% lessOllama▶️ Start for free1.9x faster43% lessORPO▶️ Start for free1.9x faster43% lessDPO Zephyr▶️ Start for free1.9x faster43% less
[*]See all our notebooks and all our models
[*]Kaggle Notebooks for Llama 3.2 Kaggle notebook, Llama 3.1 (8B), Gemma 2 (9B), Mistral (7B)
[*]Run notebooks for Llama 3.2 conversational, Llama 3.1 conversational and Mistral v0.3 ChatML
[*]This text completion notebook is for continued pretraining / raw text
[*]This continued pretraining notebook is for learning another language
[*]Click here for detailed documentation for Unsloth.
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