unsloth/llava-v1.6-mistral-7b-hf-bnb-4bit
Finetune Llama 3.2, Qwen 2.5, Gemma 2, Mistral 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth! We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llava 1.6 (7B) here: https://colab.research.google.com/drive/1Ys44kVvmeZtnICzWz0xgpRnrIOjZAuxp?usp=sharing...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🚀 LLaVA 1.6 Mistral 7B phiên bản tối ưu 4-bit từ Unsloth
Bản cập nhật 4-bit của LLaVA 1.6 dựa trên Mistral-7B, được tối ưu để fine-tuning nhanh gấp 2x và tiết kiệm đến 70% bộ nhớ nhờ kỹ thuật nén của Unsloth — chạy ngay trên Google Colab Tesla T4 hoàn toàn miễn phí.
Đây là mô hình hình ảnh-văn bản đa phương thức (multimodal), kết hợp LLM Mistral-7B với bộ mã hoá thị giác để xử lý các nhiệm vụ như hỏi đáp hình ảnh, tạo mô tả ảnh, hoặc chatbot đa phương thức. Mô hình dựa trên kiến trúc LLaVA-NeXT (cũng gọi là LLaVA 1.6), được huấn luyện lại với dữ liệu đa dạng chất lượng cao, hỗ trợ OCR và lý luận thế giới tốt hơn so với phiên bản 1.5 trước đó.
✨ Điểm nổi bật
- Fine-tuning nhanh gấp 2x: Nhờ tối ưu từ Unsloth, thời gian huấn luyện được rút ngắn đáng kể so với phương pháp truyền thống.
- Tiết kiệm 70% bộ nhớ: Sử dụng kỹ thuật nén 4-bit (bitsandbytes) giúp giảm tiêu thụ VRAM mạnh mẽ, phù hợp với phần cứng consumer.
- Hỗ trợ Google Colab miễn phí: Cung cấp notebook Colab Tesla T4 để người dùng thử nghiệm và fine-tuning mà không cần chi phí phần cứng.
- Đa phương thức (multimodal): Kết hợp xử lý cả hình ảnh và văn bản, phù hợp cho chatbot hình ảnh, OCR, mô tả ảnh.
- Dựa trên Mistral-7B Instruct v0.2: Sử dụng LLM Mistral-7B như backbone, mang lại hiệu suất ngữ nghĩa mạnh và bản quyền thương mại tốt.
- Cải thiện OCR và lý luận thế giới: So với LLaVA 1.5, phiên bản 1.6 tăng độ phân giải ảnh đầu vào và cải tiến dữ liệu huấn luyện.
- Xuất khẩu linh hoạt: Hỗ trợ xuất mô hình ra GGUF, vLLM hoặc tải lên Hugging Face sau khi fine-tuning.
- Dễ sử dụng cho người mới: Các notebook được thiết kế thân thiện với người mới, chỉ cần thêm dataset và nhấn "Run All".
💡 Vì sao đáng chú ý
Không chỉ là một mô hình multimodal mạnh mẽ, bản cập nhật này còn mang đến lợi ích thực tế: giảm đáng kể chi phí phần cứng và thời gian huấn luyện nhờ kỹ thuật nén 4-bit và tối ưu từ Unsloth. Điều này mở ra khả năng tiếp cận AI đa phương thức cho cả cộng đồng phát triển hobbyist và doanh nghiệp nhỏ. Dễ dàng triển khai trên Colab, hỗ trợ xuất ra nhiều định dạng triển khai khác nhau, mô hình phù hợp cho các bài toán chatbot hình ảnh, hệ thống hỏi đáp thông minh và ứng dụng AI đa phương thức tùy biến.
#LLAVA #Mistral #Multimodal #Unsloth #HuggingFace #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive Join the Discord(https://discord.gg/SZ5vacTXYf) for updates, roadmaps, projects, or just to chat. Qwen3.6-35B-A3B uncensored by HauhauCS. 0/465 Refusals. HuggingFace's "Hardware Compatibility" widget do...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
GLM-5.3-Flash 👋 Join our WeChat or Discord community. 📖 Check out the GLM-5.3-Flash blog and GLM-5 Technical report. 📍 Use GLM-5.3-Flash API services on Z.ai API Platform. Introduction We introduce GLM-5.3-Flash, the first natively multimodal mod...
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...
Unlimited OCR Works Welcome the Era of One-shot Long-horizon Parsing. Release - 2026/06/23 📄 Our paper is now available on arXiv(https://arxiv.org/abs/2606.23050). - 2026/06/23 🤝 Thanks to the ModelScope community for their support. Our model is n...
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression Technical Report 👁️ Introduction We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one milli...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...