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...
OPENAI_PROXY_URL的值就是我们刚刚复制的内网 API 接口地址,记得要在末尾加上/v1。 OPENAI_MODEL_LIST的值是+Llama3-8B-Chinese-Chat.q4_k_m.GGUF。 OPENAI_API_KEY的值随便瞎写一个就行。 然后点击右上角的「部署应用」,部署完成后,直接点击应用的「详情」进入该应用的详情页面,等待实例状态变成 running ...
OPENAI_PROXY_URL的值就是我们刚刚复制的内网 API 接口地址,记得要在末尾加上/v1。 OPENAI_MODEL_LIST的值是+Llama3-8B-Chinese-Chat.q4_k_m.GGUF。 OPENAI_API_KEY的值随便瞎写一个就行。 然后点击右上角的「部署应用」,部署完成后,直接点击应用的「详情」进入该应用的详情页面,等待实例状态变成 running ...
模型下载地址https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/blob/main/llava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf 因为gguf文件是单个文件,我们只需要一个文件即可,这里我们选择lava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf 4B模型,点击浏览器下载直接在网页端即可完成下载。 下载好模型保存到本地,我的电脑...
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...
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...
2 、去网上下载gguf格式的文件到本地,整理为三级文件夹结构 (如/models/shareAI/llama3-dpo-zh/xxx.gguf)。 3 、进行模型导入、选择对话预设模板,进行加载使用。 具体可参考视频演示: b站视频教程 API调用 首先,点击LM Studio的“Start Server”按钮打开api server,然后使用下面样例代码即可调用: from openai ...
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。
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...
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。