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...
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,该模型采用 firefly-train-1.1M、moss-003-sft-data、school_m...
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。
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/zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/...
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。
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...
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...
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,该模型采用 firefly-train-1.1M、moss-003-sft-data、school_...
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...
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) ...