第一步:用下面的命令行安装WasmEdge[3] curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- --plugin wasi_nn-ggml 第二步:下载Llama-3-8B-Chinese-Chat 模型 GGUF[4]文件。模型有5.73 GB,所以下载可能需要一定时间 curl -LO https://huggingface.co...
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...
NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF · Hugging Face Hermes 2 Pro - Llama-3 8B 模型代表了人工智能语言模型领域的重大升级,特别是在处理函数调用和生成 JSON 结构化输出方面的能力。由 Nous Research 开发,该模型以其在多轮对话中使用 ChatML 而脱颖而出,这对于希望将更... 内容导读...
第一步:用下面的命令行安装WasmEdge[3] curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- --plugin wasi_nn-ggml 第二步:下载Llama-3-8B-Chinese-Chat 模型 GGUF[4]文件。模型有5.73 GB,所以下载可能需要一定时间 curl -LO https://huggingface.co...
谈到模型微调,最近我在AutoDL上分享了一个 Text Generation WebUI 的镜像,Text Generation WebUI 是一个使用Gradio编写的Web程序,可以方便的对大语言模型进行推理、微调,支持多种类型的大语言模型,包括Transformers、llama.cpp(GGUF)、GPTQ、AWQ、EXL2等多种格式的模型,在最新的镜像中,我已经内置了Meta最近开源的 ...
1、我现在在医学院,这个模型太棒了!我在研究骨骼和关节时使用它,答案质量非常好。这无疑是我迄今为止遇到的最好的生物医学模型。我正在使用 AMD 7965WX CPU(GPU 中加载 64 层)的 2xRTX4090 上运行 70B 模型(Q5_K_M GGUF Quant),每秒获得大约 7-8 个令牌。
在你的主项目目录中创建一个名为model的文件夹,并将GGUF文件下载到该文件夹内。 双终端策略 这里有个小技巧。最简单的方法是在一个终端窗口(激活虚拟环境后)运行 llama-cpp-server,在另一个终端窗口(同样激活虚拟环境后)运行与 API 交互的 python 文件。
Python 客户端代码如下,为了后续方便演示,这个Client.py文件也放到GGUF模型文件一起: 我们使用OpenAI接口来与 Llama 交互,上面启动模型的最后,我们看到服务端 IP 是本地,端口是8000 接着,我们使用 2 条信息对历史记录进行初始化:第一个条是系统信息,第二个条是要求模型自我介绍的用户提示,为了避免长篇大论,我这里...
下载Llama 3 8B模型文件，使用GGUF格式，该格式优化了推理和内存使用，支持复杂令牌化和特殊令牌处理，有利于多样化的语言模型需求。推荐使用国内镜像进行下载，以避免访问限制。启动大模型服务端，设置Python虚拟环境后运行启动命令，查看成功运行的信息。恭喜你，已经成功部署Llama大模型。编写Llama模型对话客户...
进行离线推理测试，使用vllm执行本地推理，然后部署模型。使用ollama运行训练后的模型，并将lora模型转换成GGUF格式以兼容ollama。配置Modelfile用于加载GGUF格式的模型。通过Ollama加载模型后，可以开始部署Open WebUI进行界面化对话。使用docker进行部署，配置Ollama，加载模型，访问页面进行对话体验。通过本文...