Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15432 · Jan 23

#jupyter_notebook#chinese_llm#chinese_nlp#finetune#generative_ai#instruct_gpt#instruction_set#llama#llm#lora#open_models#open_source#open_source_models#qlora AirLLM is a tool that lets you run very large AI models on computers with limited memory by using a smart layer-by-layer loading technique instead of traditional compression methods. You can run a 70-billion-parameter model on just 4GB of GPU memory, or even a 405-billion-parameter model on 8GB, without losing model quality. The benefit is that you can use powerful AI models on affordable hardware without expensive upgrades, and the tool also offers optional compression features that can speed up performance by up to 3 times while maintaining accuracy. https://github.com/lyogavin/airllm

Hashtags

#jupyter_notebook #chinese_llm #chinese_nlp #finetune #generative_ai #instruct_gpt #instruction_set #llama #llm #lora #open_models #open_source #open_source_models #qlora

Results

2 similar posts found

Search: #silicon

当前筛选 #silicon清除筛选

Закиев Василь. (AI)ron manager

@zvasilchannel · Post #1460 · 01/11/2025, 09:36 AM

Find similar View

Российский проект RakeSearch имеет неприятную особенность – после перезагрузки задачи начинают считаться заново. Когда задачи считаются в 30+ потоков и среди них есть задачи длительностью до часа, то это приводит к потере до получаса рабочего времени мощного компа. На скринах пример списка задач до и после перезагрузки. В общей картине эти потери, конечно, незначительны. А вот ведущему проекта Эдуарду Ватутину спасибо за регулярные посты о ходе проекта и публикациию результатов в энциклопедии OEIS. Имхо достойно того, чтобы 100% времени наших CPU выделять на RakeSearch. Вот бы ещё на Apple Silicon и на Linux появились задачи от проекта! Подписывайтесь на Эдуарда: https://vk.com/id162891802 #rakesearch #silicon

Hashtags

#rakesearch #silicon

ФГБУН Институт высокотемпературной электрохимии УрО РАН

@ihteubras · Post #164 · 12/07/2022, 08:03 AM

Find similar View

Свежая работа регулярного выпуска👇 🟢 2022 🟢 V. 9 🟢 Issue 4 🟢 No. 20229424 🟢 Article 📜 Electroreduction of silicon from the NaI–KI–K2SiF6 melt for lithium-ion power sources 👩‍🎓👨‍🎓 R.K. Abdurakhimova, M.V. Laptev (https://orcid.org/0000-0003-3338-0057), N.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0003-1016-8977), A.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0001-5900-7045), A.S. Schmygalev (https://orcid.org/0000-0001-9783-309X), A.V. Suzdaltsev (https://orcid.org/0000-0003-3004-7611) 🏛 Ural Federal University, https://urfu.ru/en 🏛 Institute of High-Temperature Electrochemistry, http://www.ihte.uran.ru 📚#silicon#nanofibers#electroreduction#melt#lithium#cycling#NaI#KI#K2SiF6 🔗https://doi.org/10.15826/chimtech.2022.9.4.24 https://journals.urfu.ru/index.php/chimtech/article/view/6294

Hashtags

#silicon #nanofibers #electroreduction #melt #lithium #cycling #nai #ki #k2sif6