步骤1:访问Chat With Llama 3的网站。 步骤2:选择你想要进行的活动,比如解释概念、写诗、编程等。 步骤3:输入你的问题或请求,Chat With Llama 3会给出相应的回答或创作。 步骤4:如果需要进一步的交互或定制化服务,可以查看网站的开源代码和文档。 步骤5:根据个人需求,对Chat With Llama 3进行个性化设置或二次开...
GGUF 8bit量化版本的Ollama模型:https://ollama.com/wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8,快速使用:ollamarun wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8 GGUF f16版本的Ollama模型:https://ollama.com/wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-fp16,快速使用:ollamarun wangshenzhi/ll...
2 、去网上下载gguf格式的文件到本地,整理为三级文件夹结构 (如/models/shareAI/llama3-dpo-zh/xxx.gguf)。 3 、进行模型导入、选择对话预设模板,进行加载使用。 具体可参考视频演示: b站视频教程 API调用 首先,点击LM Studio的“Start Server”按钮打开api server,然后使用下面样例代码即可调用: from openai ...
File "E:\LLM\NVIDIA_ChatWithRTX\RAG\trt-llm-rag-windows-main\trt_llama_api.py", line 109, in __init__ self._tokenizer, self._pad_id, self._end_id = load_tokenizer( File "E:\LLM\NVIDIA_ChatWithRTX\RAG\trt-llm-rag-windows-main\utils.py", line 83, in load_tokenizer tokenizer ...
🔥 We provide an online interactive demo for Llama3-8B-Chinese-Chat-v2 (https://huggingface.co/spaces/llamafactory/Llama3-8B-Chinese-Chat). Have fun with our latest model! 🚀🚀🚀 [Apr. 29, 2024] We now introduce Llama3-8B-Chinese-Chat-v2! Compared to v1, the training dataset ...
同时，用户可以快速轻松地将桌面端上的资料作为数据集，连接到Mistral或Llama2 这一类开源大型语言模型，以便快速查询与上下文有关的内容。ChatWith RTX支持多种文件格式，包括文本文件、PDF、DOC/DOCX和XML，实现了流程的简化。只需在应用程序中指定包含目标文件的文件夹，几秒钟内，应用程序即可将它们加载到库中。Cha...
2.2.3 训练设置 我们选择开放的 Llama 2 的聊天版本 (Llama-2-{7,13,70}b-chat) (Touvron et al., 2023b) 作为我们的基础模型,因为它比基础模型有更好的指令跟随能力和在传统 NLP 任务上的可圈可点的性能。遵循 Vicuna (Chiang et al., 2023) 的方法,我们将所有数据标准化为多轮聊天机器人风格的...
def llm_make_move(model: Llama, prompt: str) -> str: """ Call a model with a prompt """ res = model(prompt, stream=False, max_tokens=1024, temperature=0.8) return res["choices"][0]["text"] 02 Prompts 现在,我们来编写代码实现井字游戏(Tic-Tac-Toe)。在棋盘上交替放置“X”和“O...
首先,值得一提的是,Chat With RTX并非是英伟达自己搞了个大语言模型(LLM)。 它背后所依靠的仍是两款开源LLM,即Mistral和Llama 2,用户在运行的时候可以根据喜好自行选择。 Pick完LLM之后,就可以在Chat With RTX中上传本地文件。 支持的文件类型包括txt,.pdf,.doc/.docx和.xml。
Llama3-70B-Chinese-Chat isone of the first instruction-tuned LLMs for Chinese & English users with various abilitiessuch as roleplaying, tool-using, and math, built upon themeta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instructmodel. 🎉According to the results from C-Eval and CMMLU, the performance of Ll...