TheBloke/CodeLlama-7B-Python-GGUF · Hugging Face 下载量化模型的文件如codellama-7b-python.Q2_K.gguf,将其保存在合适的项目子文件夹中,如/models。 然后通过LangChain集成 也就是说将在LangChain中使用CTransformers LLM包装器,它为GGUF模型提供了一个统一的接口。 llm = CTransformers(model='models/code...
modelscope: https://modelscope.cn/models/Xorbits/CodeLlama-7B-GGUF/ 进入主页后,可以看到推荐的模型是 codellama-7b.Q4_K_M.gguf(medium, balanced quality - recommended)点击选择第二Tab的模型文件,点击icon下载。 Lllama3在线 DeepSeek在线 任意网页截图 网页转换PDF 网页提取图片 Link:https://www....
参考【GitHub - AIAnytime/Code-Llama-QA-Bot】,基于llama.cpp进行部署。 llama2-code cpu运行测试地址,llama.cpp版本的模型地址【CodeLlama-7B-Instruct-GGUF】。 3.4 vscode插件 看到code-llama,就想能不能用到vscode,方便开发。具体参考【https://github.com/xNul/code-llama-for-vscode】 第一步参考codel...
我们选取了目前最流行的两个代码评测数据集(HumanEval与MBPP)对模型进行评估,与目前最先进的两个7b代码大模型CodeLllama与Starcoder相比,Codeshell 取得了最优的成绩。具体评测结果如下。We selected the two most popular code evaluation datasets currently available (HumanEval and MBPP) to assess the model. ...
To run 7B, 13B or 34B Code Llama models, replace 7b with code-7b, code-13b or code-34b respectively. To stop LlamaGPT, do Ctrl + C in Terminal. 1.3 在 Docker上安装 You can run LlamaGPT on any x86 or arm64 system. Make sure you have Docker installed. Then, clone this repo and...
# run the inference./main -m ./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf -n 128 此步可以省略,直接下载别人转换好的量化模型即可。https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF 运行 命令行交互模式 ./main -m ./models/llama-2-7b.Q4_0.gguf -i -n 256 --color ...
CodeLLama 7B 30.0% 28.2% 32.5% 31.1% 25.7% 26.3% Deepseek Coder 1.3B 28.6% 29.2% 28.7% 29.0% 23.6% 18.5% Wizard Coder 3B 31.6% 25.6% 26.2% 25.8% 25.3% 20.4% StarCoder 3B 21.6% 19.8% 21.5% 20.5% 19.0% 16.9% Replit Code V1.5 3B 23.0% 25.9% 26.2% 23.6% 23.2% 21.5% Deci Co...
2.2 Nous Hermes Llama 2 13B Chat (GGML q4_0) 2.3 Nous Hermes Llama 2 70B Chat (GGML q4_0) 2.4 Code Llama 7B Chat (GGUF Q4_K_M) 2.5 Code Llama 13B Chat (GGUF Q4_K_M) 2.6 Phind Code Llama 34B Chat (GGUF Q4_K_M)
资源消耗: 多端推理和部署 本次CodeShell同时也上传了int4的模型和量化后的模型的GGUF格式,可以在魔搭社区的免费实例的CPU实现推理和部署。 具体可以参考:https://github.com/WisdomShell/llama_cpp_for_codeshell 内存消耗: 点击阅读全文,直达开源链接
1.ollama安装部署 1.1 下载ollama的部署包 https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.8/ollama-linux-amd64.tgz 1.2 将部署包上传到服务器,然后进行解压 sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz 提示输入当前用户的密码 ...