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-3-8B-Instruct-GGUF”代表的就是Repository,所以具体的存放路径如下图: 当然,软件和模型的下载链接我都给...
pip install openai 从Hugging Face下载Llama-3–8B GGUF 这才是你真正需要的:以GGUF格式压缩的模型权重。 我尝试了几个版本,但截至目前,唯一一个配备了固定分词器和聊天模板的版本是这个库: Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF:https://huggingface.co/QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF 前往HuggingFace...
官网地址:https://huggingface.co/QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/tree/main 国内镜像:https://hf-mirror.com/QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/tree/main GGUF 模型文件名称接受,如上述列表中,有Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf和Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q5_K_M.gguf...
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...
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...
保存为GGUF模型 目前较为常用的模型格式是GGUF,我们可以使用LM Studio在本地加载使用。 这段代码可以将模型保存为不同的精度格式,建议使用Q4_K,生成的体积比较小,只有4GB。 生成的模型在这里,但是直接下载比较难。 我们可以执行这段代码,将生成的模型移动到Google云端硬盘中,这样下载更方便。
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...
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。 设置完成后,重启LM Studio。
扎克伯格说,Llama3-8B还是太大了,不适合放到手机中,有什么办法? 量化、剪枝、蒸馏,如果你经常关注大语言模型,一定会看到这几个词,单看这几个字,我们很难理解它们都干了些什么,但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要,它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们,理解其中的原理。
从Hugging Face 下载 Llama-3–8B GGUF 这是你需要的真实模型:模型的量化(压缩)权重,采用 GGUF 格式。 我尝试了其中的一些,但目前唯一具有固定标记器和聊天模板的一个来自此存储库: 去HuggingFace的这个链接 单击“文件和版本”并选择 Q2_K(仅 3 Gb)或 Q4_K_M(4.9 Gb)。第一个准确度较低但速度更快,第...