第1步:扫描二维码加小智企微 第2步:发送您的姓名、职务信息 第3步:匹配社群或登记路演项目 来源| PM熊叔(ID:pmxiongshu) 随着Llama 3的发布,国内各路英雄豪杰纷纷开启了炼丹之旅。Llama-3 8b在惊人的15万亿令牌上训练,而Llama-2仅为2万亿。 毋庸置疑,Llama 3目前是开源大模型中能力最强的!其跑分成绩已经赶...
移动完成后,访问Google云端硬盘即可下载GGUF模型。 地址:https://drive.google.com/drive/my-drive 这样我们微调的整个过程就完成了。恭喜你! 本地使用模型 1.下载LM Studio的客户端 访问:https://lmstudio.ai 下载LM Studio的客户端,它可以加载我们刚刚训练的模型。 2. 导入模型 将GGUF文件放到LM Studio的模型...
移动完成后,访问Google云端硬盘即可下载GGUF模型。 地址:https://drive.google.com/drive/my-drive 这样我们微调的整个过程就完成了。恭喜你! 三、本地使用模型 1. 下载LM Studio的客户端 访问:https://lmstudio.ai 下载LM Studio的客户端,它可以加载我们刚刚训练的模型。 2. 导入模型 将GGUF文件放到LM Studio...
注意,LM Studio 对模型文件夹分类是有要求的,路径命名规则如下:“\Publisher\Repository\具体的模型” 以Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF 模型为例,HF(Hugging Face)地址是https://huggingface.co/lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF,“lmstudio-community” 代表的就是Pub“lisher,Meta-Llama-3-8...
这些模型在原版Llama-3-8B的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练,并且利用高质量指令数据进行精调,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力,相比一代和二代相关模型获得了显著性能提升。 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~...
注意2:这个8B参数模型确实有33个层,但我只将其中的28个层加载到了GPU上。你可以尝试自己加载多少层而不会使其崩溃。 注意3:在这个示例中,我使用了Q2版本的Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q2_K.gguf。将其替换为Q4_K_M文件名以运行4位量化版本。 另一个终端窗口用于显示我们的极其简短(但有用)的 Python 代码...
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...
地址：Azure99/blossom-v5-llama3-8b · Hugging Facegguf 版本：Azure99/blossom-v5-llama3-8b-gg...
3. GGUF 版本地址：8B Instruct:探索 Meta-Llama，这是最先进的 38 亿参数多模态 AI 语言模型。由 Google 开发，它在各种任务中表现出色，包括文本生成、翻译、问答和对话。Meta-Llama 已接受过海量文本和代码数据集的训练，使其对自然语言和编程语言具有深刻的理解。现在开始利用 Meta-Llama 的强大功能，释放您...
2. 导入模型 将GGUF文件放到LM Studio的模型文件夹中。打开保存模型的文件夹目录:models。 在指定路径中创建文件夹,目录结构为llama3/model-unsloth/。在models文件夹中新建一个文件夹llama3,然后再创建一个模型文件夹model-unsloth,将下载的模型放进去。