DistillFlow
DistillFlow 是一个开源工具包,旨在简化和扩展将大型语言模型(LLMs)蒸馏成更小、更高效模型的过程。它提供了一个灵活的管道,支持多GPU的蒸馏、微调和实验,具备动态资源分配的能力,并且能够轻松集成自定义技术。
什么是蒸馏?
蒸馏是将大规模机器学习模型的知识迁移到小型模型的过程。在这个过程中,大型模型被称为“教师模型”,而小型模型则称为“学生模型”。
DistillFlow 由 HorusAILabs 维护。
架构
DistillFlow 允许你构建一个完全可配置的管道来支持蒸馏任务。一旦数据准备好,你可以选择教师模型、学生模型和数据集,最后开始蒸馏过程。
主要功能
• 多策略蒸馏:支持多种蒸馏技术,如基于 logits、注意力和层的蒸馏。
• 动态资源分配:根据可用内存,自动将任务分配到多个GPU或节点。
• 微调支持:支持对蒸馏后的模型进行领域特定的微调及下游任务的微调。
• 模型加载优化:支持通过 Unsloth、Liger Kernel、Flash Attention 等技术进行优化的模型加载。
• 易于集成:兼容 Hugging Face Transformers、PyTorch 和 DeepSpeed 等流行库。
系统要求
• Python 3.12 或更高版本
• 支持 Linux 和 macOS 系统
DistillFlow 提供了一个强大且灵活的工具集,能够帮助开发者在大规模模型的蒸馏和应用中提高效率,减少计算资源的需求。
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