模型效果:LLaMA 3有基础版,和 instruct两个版本。每个版本拥有 8B 和 70B 两种参数规模的模型,它们在多项行业基准测试中展示了最先进的性能,而且 instruct效果相当炸裂。 4、llama3模型下载 (1)官方下载: 这部分和llama2一样的需要提交申请,我这边申请的时候会是很快就通过的。 具体下载方式预计与llama2一样可以...
Step-3: 创建目录并下载模型 举例子,我们运行代码下载llama3-8b-instruct版本(可以直接对话使用) bash download-hf-model.sh meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 详细点的如下 # mkdir $HOME/CommonModels && cd $HOME/CommonModels# model name, 可以去hf-mirror.com 查看,例如# https://hf-mirror.com/Q...
up主为 llama中文社区 模型地址https://www.modelscope.cn/models/FlagAlpha/Llama3-Chinese-8B-Instruct/summary sys info gpu: Tesla V100-PCIE-32GB python: 3.10 model:Llama3-Chinese-8B-Instruct nvcc --version cuda 11.8 python import torch print(torch.version) 13.1 1 pip install flash_attn timeout...
mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct' # 定义一个函数,用于获取模型和tokenizer @st.cache_resource def get_model(): # 从预训练的模型中获取tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True) tokenizer.pad_token...
Meta-Llama-3-8B是Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列8B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。Meta-Llama-3-8B-Instruct是8B参数的指令微调版本,适用于对话场景,在常见行业基准上优于许多可用的开源聊天模型,本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发...
安装部署:docker run -d --name llama3 --gpus all -p 8080:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 bucess/ollama:1停止服务:docker stop llama3启动服务:docker start llama3手机安装运行Llama3:【手机安装Meta最新开源的Llama3大语言模型(, 视频播放量 574
2. 在 OpenWebUI 的 “拉取模型” 菜单中输入 llama3:instruct,然后单击下载按钮 3. 一键开启运行 网友强调了, llama 3 70B 模型占用大约 40G 内存,尝试前需确保磁盘空间。 - 微博量子位 参加了一个中国博士生知识分享会,感觉收获颇多 比较印象深刻的是,其中一位分享人介绍了自己做的人工智能识别肺部 CT 来...
模型下载 - OpenCSG: https://opencsg.com/models/shareAI/llama3.1-8b-instruct-dpo-zh 模型下载 - modelscope: https://modelscope.cn/models/shareAI/llama3.1-8b-instruct-dpo-zh 模型下载 - Huggingface: https://huggingface.co/shareAI/llama3.1-8b-instruct-dpo-zh openbuddy openbuddy-llama3.1-8b(...
③打开页面后,首选选择“Model”选项卡,在Model中,选择“Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q8_0.gguf”模型文件,继续点击“Load”,等待模型加载。 加载完模型后,就可以在本地快速使用啦~使用很简单: 输入提示词:跟使用ChatGPT一样,输入提示词即可。 点击提交:可以跟Llama-3-8B大模型在本地无限免费聊天了。
模型路径:/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct 在LLaMA-Factory/data文件夹下找到dataset_info.json。 方法一:设置镜像站 这个数据,ta会去hf官方找,我们可以设置镜像站。 pip install -U huggingface_hub # 安装依赖 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/ # 镜像站 ...