只需更新 GGUF文件名和相应的提示词模板,你就可以快速在自己的设备上运行新发布的模型啦。 理解运行模型的命令行 运行新模型之前,让我们解析一个示例 LlamaEdge 命令的关键组件。我们这里以经典的 Llama-2-7b 模型为例。 wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gg...
--nn-preload default:GGML:AUTO: - 加载 WasmEdge ML 插件(ggml后端)并启用自动硬件加速 llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gguf - LLM 模型文件名(区分大小写) llama-chat.wasm - 这是个 wasm 应用,为你提供与在 PC 上运行的 LLM “聊天”的CLI。也可以用 llama-api-server.wasm 为模型创建一个 API 服务...
import{GGMLFileQuantizationType,GGMLQuantizationType,gguf,ggufAllShards,parseGgufShardFilename}from"./gguf"; importfsfrom"node:fs"; constURL_LLAMA="https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF/resolve/191239b/llama-2-7b-chat.Q2_K.gguf"; ...
chat-templates.md chatbot-amd-gpu.md chinese-language-blog.md classification-use-cases.md clipseg-zero-shot.md cloudflare-workers-ai.md cnil.md codegemma.md codellama.md codeparrot.md collaborative-training.md community-datasets.md community-update.md constitutional_ai.md constrained-beam-s...
【chatglm3】(8):模型执行速度优化,在4090上使用fastllm框架,运行ChatGLM3-6B模型,速度1.1w tokens/s,真的超级快。 fly-iot 1.1万 5 【candle】(2):使用hf-mirror镜像下载TheBloke/Llama-2-7B-GGML的q4_0.bin文件,并设置HF_HOME运行 fly-iot 2695 1 【xinference】:目前最全大模型推理框架xinference...
CodeLlama 34bA100▶️ Start on Colab1.9x faster27% less Mistral 7b1xT4▶️ Start on Kaggle5x faster*62% less DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less Thisconversational notebookis useful for ShareGPT ChatML / Vicuna templates. ...
import { GGMLQuantizationType, gguf } from "@huggingface/gguf"; // remote GGUF file from https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF const URL_LLAMA = "https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF/resolve/191239b/llama-2-7b-chat.Q2_K.gguf"; const { metadata,...
AIWizards /Llama-2-7B-GGUF 此仓库包含 Meta's Llama 2 7B 的 GGUF 格式模型文件。 任务: 文本生成 框架: GGUF 其他: llama2 facebook llama + 3 更多 加入合集 下载模型 Chat & support: TheBloke's Discord server Want to contribute? TheBloke's Patreon page TheBloke's LLM work is gener...
- Gemma-2-27B-Chinese-Chat是基于google/gemma-2-27b-it的指导调优语言模型,适用于中英文用户,具有多种能力。 - 提供了Gemma-2-27B-Chinese-Chat的GGUF文件和官方ollama模型的链接。 - 模型基于google/gemma-2-27b-it,模型大小为27.2B,上下文长度为8K。 - 使用LLaMA-Factory进行训练,训练细节包括3个epochs、...
$ ./main -m /path/to/model-file.gguf -p "Hi there!" Llama.cpp Pros: Higher performance than Python-based solutions Supports large models like Llama 7B on modest hardware Provides bindings to build AI applications with other languages while running the inference via Llama.cpp. ...