huggingface的国内版，刚上线。主要是提供开源模型和数据集下载、讨论 |

StarCoder2 编码开源模型，代码、数据、模型全部都开源了。

StarCoder2 编码开源模型，代码、数据、模型全部都开源了。 StarCoder2 使用 16k Token上下文和 4T+Token的存储库级信息进行训练。 The Stack v2 数据集- 拥有 900B+ Token的最大代码数据集。项目地址：

这个会议主要是讨论什么的

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HuggingFace模型下载器，从HuggingFace网站下载模型/数据集的实用工具，提供了多线程下载LFS文件的能力，并通过检查SHA256校验和确保已下载模型的完整性。特征模型的嵌套文件下载大文件多线程下载（LFS）过滤下载，可以指定特定的LFS模型文件下载（对于GGML很有用），节省时间和空间简单的实用程序，可以轻松用作库或只是单个二进制文件，所有功能都在一个 go 文件中，并且可以导入到任何项目中 LFS 下载模型的 SHA256 校验和验证跳过先前下载的文件非 LFS 文件的简单文件大小匹配支持 HuggingFace 访问令牌，适用于受限模型/数据集 | #工具 #下载器

| #指南本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包

| #指南本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。本项目的主要内容包括：基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤；针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等；开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等；开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。本项目适合以下学习者：想要使用或体验 LLM，但无条件获得或使用相关 API；希望长期、低成本、大量应用 LLM；对开源 LLM 感兴趣，想要亲自上手开源 LLM； NLP 在学，希望进一步学习 LLM；希望结合开源 LLM，打造领域特色的私域 LLM；以及最广大、最普通的学生群体。

IBM宣布在watsonx上提供开源Mistral AI模型

IBM宣布在watsonx上提供开源Mistral AI模型这有可能将延迟时间缩短 35-75%，具体取决于批量大小加快洞察时间。这是通过一个称为量化的过程实现的，该过程减少了 LLM 的模型大小和内存需求，反过来又能加快处理速度，有助于降低成本和能耗。Mixtral-8x7B 的加入扩展了 IBM 的开放式多模型战略，以满足客户的需求，为他们提供选择和灵活性，从而在其业务中扩展企业人工智能解决方案。通过数十年的人工智能研发、与 Meta 和 Hugging Face 的开放合作以及与模型领导者的合作，IBM 正在扩展其模型目录，并引入新的功能、语言和模式。IBM 的企业就绪基础模型选择及其 watsonx 人工智能和数据平台可以帮助客户利用生成式人工智能获得新的洞察力和效率，并基于信任原则创建新的业务模式。IBM 可帮助客户为金融等目标业务领域的正确用例和性价比目标选择正确的模型。Mixtral-8x7B 采用了稀疏建模（一种创新技术，只查找和使用数据中最重要的部分，以创建更高效的模型）和专家混合技术（Mixture-of-Experts）的组合，后者将擅长并解决不同部分问题的不同模型（"专家"）结合在一起。Mixtral-8x7B 模型因其能够快速处理和分析海量数据，提供与背景相关的见解而广为人知。IBM 软件公司产品管理与增长高级副总裁 Kareem Yusuf 博士说："客户要求有选择性和灵活性，以便部署最适合其独特用例和业务要求的模型。通过在watsonx上提供Mixtral-8x7B和其他模型，我们不仅为他们提供了部署人工智能的可选性，还为人工智能构建者和业务领导者提供了一个强大的生态系统，使他们能够利用工具和技术推动不同行业和领域的创新。"本周，IBM还宣布在watsonx上提供由ELYZA公司开源的日本LLM模型ELYZA-japanese-Llama-2-7b。IBM还在watsonx上提供Meta的开源模型Llama-2-13B-chat和Llama-2-70B-chat以及其他第三方模型，未来几个月还将提供更多。 ... PC版：手机版：