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/...
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...
下载地址:https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit/tree/main。 下载Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf模型文件。 0X02 编写模型文件 Modelfile文件内容如下: # FROM 指定 GGUF 文件的路径 FROM D:/AI/Download/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf 0X03 ...
下载地址:https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit/tree/main 下载Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf 模型文件 图片 0X02 编写模型文件 Modelfile文件内容如下: # FROM 指定 GGUF 文件的路径 FROM D:/AI/Download/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf 0X03...
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.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-f16/tree/main] 下载该模型。 步骤2:编写模型文件 您需要创建一个模型文件。这个文件就像是您模型的设计图,里面指定了模型的权重、参数、提示模板等...
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 GGUF版本国内下载 (hf-mirror 国内加速站点):https://hf-mirror.com/shareAI/llama3.1-8b-instruct-dpo-zh ...
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...
Llama3-8B-Chinese-Chat.Q6_K_2 gguf模式 运行可以用之前发过的：一键启动 游客，如果您要查看本帖...
“下载地址:https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit/tree/main 下载Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf模型文件 0X02 编写模型文件 “Modelfile文件内容如下: 代码语言:javascript 复制 #FROM指定GGUF文件的路径FROMD:/AI/Download/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_...
(): model_name_or_path = 'shareAI/llama3-Chinese-chat-8b' # 模型名称或路径,请修改这里 template_name = 'llama3' adapter_name_or_path = None template = template_dict[template_name] # 若开启4bit推理能够节省很多显存,但效果可能下降 load_in_4bit = False # 生成超参配置,可修改以取得更好...