方式一:通过 GGUF 量化模型安装(推荐) GGUF 安装比较简单,下载单个文件即可: 下载到本地之后,按照我的第一篇博文,即可进行控制台聊天了: 启动大模型Shell 脚本: source ./venv/bin/activate python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model \ ./Llama3-8B-Chinese-Chat-q4_0-v2_1.gguf \ --n...
40 + - GGUF版本下载 (ollama、lmstudio可用):https://huggingface.co/shareAI/llama3.1-8b-instruct-dpo-zh/blob/main/llama3.1_8b_chinese_chat_q4_k_m-shareAI.gguf 40 41 - openbuddy 41 42 - openbuddy-llama3.1-8b(SFT中文):https://modelscope.cn/models/OpenBuddy/openbuddy-llama3.1-8b-...
为了让 Ollama 能够完美支持中文,我们可以通过导入下载的中文预训练模型 Llama3-8B-Chinese-Chat-f16-v2.gguf 来实现。 导入模型 注意:推荐下载GGUF文件格式的模型,可以快速简洁的导入 Ollama 中 步骤1:下载模型文件 下载Llama3-8B-Chinese-Chat-f16-v2.gguf 模型文件。您可以从 链接 [https://huggingface.c...
基于GGUF 量化模型生成 Ollama模型文件,假设文件名为Modelfile-Chinese,内容如下: FROM ./Llama3-8B-Chinese-Chat-q4_0-v2_1.gguf 执行Ollama 模型转换,Llama-3-8B-Chinese为Ollama 模型名: $ ollama create Llama-3-8B-Chinese -f ./Modelfile-Chinese transferring model data using existing layer sha...
地址：OpenBuddy/openbuddy-llama3-8b-v21.1-8k · Hugging Face gguf 版本：JamePeng2023/Openbuddy...
相关模型已在🤗Hugging Face、🤖ModelScope、机器之心SOTA!社区、Gitee等平台同步上线。同步提供了GGUF量化版本模型(2bit~8bit),供用户快速便捷地体验相关模型。 项目地址:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3 Llama-3 简介 ...
作为全球知名开源大模型，Llama 3系列在数据训练规模、长文本支持、能耗、安全性等方面具有一定先发优势，因此受到全球AIGC行业关注。而为满足国内开发者需求，国家超算互联网还提供多款Llama系列原生、量化、优化模型，包括Llama-3-8B-chinese-chat中文微调版本，以提高其在中文环境下表现，更有GGUF/GPTQ等多款量化...
目前效果最好的中文微调版是 HuggingFace 社区的zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF 模型,该模型采用 firefly-train-1.1M、moss-003-sft-data、school_math_0.25M、弱智吧(没错,就是那个弱智吧~)数据集,使模型能够使用中文回答用户的提问。 下面我们来看看如何在三分钟内快速部署这个模型吧。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是由Meta开发的最先进的语言模型,专为对话应用而设计。它因其大规模参数设计而脱颖而出,提供了80亿和700亿参数的选择,确保文本生成的高度复杂性。这个模型特别值得注意的地方是它专注于安全性和实用性,解... Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是由Meta开发的最先进的语言模型,专为...
Ollama+GGUF离线加载本地模型 一般在使用Ollama下载模型时,都是从Ollama官方仓库下载(使用ollama run命令),但一些环境下,受限于网速等原因使用这种方式可能会非常慢甚至无法下载,所以我们可以选择使用Huggingface上的GGUF文件,在Ollama仓库里的模型都可以在Huggingface上找到,因此我们可以使用Ollama+GGUF文件离线加载...