1.1 我们选择zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF这个人模型下载,为什么选择这个模型呢,因为这个版本的模型支持多种量化模型(Q2、Q3、Q4、Q5、Q6) 根据我们电脑上显卡内存大小我们选择Llama3-8B-Chinese-Chat.q4_k_m.GGUF 模型文件。 将这个模型文件下载到本地电脑上(F:\AI\Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF) ...
https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bithuggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit 1. 简介 如题目所示,我们开源了Llama3-8B-Chinese-Chat模型(基于Llama3-8B-Instruct[1]微调,模型下载请详见下面的huggingface链接),这是第一个使用ORPO[2]微调的中...
8、安装llama3-Chinese模型 现在有很多人已经基于llama3进行中文适配训练,毕竟中文在llama3的训练数据中仅占很小的比例,对于中文的理解和回答是不能令人满意的。 看了网上的介绍,下载Llama3-8B-Chinese-Chat.q4_k_m.GGUF来实验,下载地址: https://huggingface.co/zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/tree/mai...
如果能接受 2-3%损失,8B 模型用 4bit 量化,70B 模型用 3bit 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。
目前,Hugging Face社区提供了多个中文微调版的Llama3模型,其中效果较好的是zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF模型。该模型采用了多种中文数据集进行微调,能够较好地处理中文输入。你可以从Hugging Face的模型库中下载该模型。 三、部署模型 1. 创建配置文件 在本地创建一个配置文件(如Modelfile),用于指定模型的路...
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...
在你的设备上运行 Llama-3-8B 中文版 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...
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...
infer= new LLamaInfer(@"H:\llama3-8b-chat-chinese-gguf\LLaMA3-8B-Chat-Chinese-Q4_K_M.gguf"); infer.CallBack += Infer_CallBack; } private void Infer_CallBack(string msg) { tb_output.AppendText(msg); } private void btn_input_Click(object sender, EventArgs e) ...
综合来说,如果追求无任何性能损失,8B 模型用 8bit 量化,70B 模型用 4bit 量化。 如果能接受 2-3%损失,8B 模型用 4bit 量化,70B 模型用 3bit 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[1],该模型采用 firefly-train-1.1M、moss-003-sft-data、scho...