AIWizards /Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit Llama3-8B-Chinese-Chat模型专为中文和英文用户设计,具备角色扮演和工具使用等多种能力。该模型基于Meta-Llama-3-8B-Instruct,通过优化训练,显著减少了“中文问题英文回答”以及中英文混合输出的问题。Llama3-8B-Chinese-Chat-v2.1版本相
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...
模型下载直接在在Hugging Face上下载就是了。模型地址:https://huggingface.co/models “注意:推荐下载GGUF文件格式的模型,可以快速简洁的导入Ollama中。有了gguf格式的模型文件这样就不需要通过llama.cpp项目进行模型格式转换了。 其他 删除模型 如果需要删除一个本地的模型,可以使用ollama rm命令。这将从您的本地...
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...
如果你想加载刚刚训练的LoRA模型进行测试,可以执行相应的代码。 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。
2.2 下载模型 from huggingface_hub import hf_hub_download from llama_cpp import Llama model_name = "aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B-GGUF" model_file = "openbiollm-llama3-8b.Q5_K_M.gguf" model_path = hf_hub_download(model_name, filename=model_file, local_dir='/content') print("My ...
GGUF模型:llama.cpp推出的量化格式,适配ollama等常见推理工具,推荐只需要做推理部署的用户下载;模型名后缀为-im表示使用了importance matrix进行量化,通常具有更低的PPL,建议使用(用法与常规版相同) Note 若无法访问HF,可考虑一些镜像站点(如hf-mirror.com),具体方法请自行查找解决。
在HuggingFace搜索llama3,设置Languages为Chinese,可以看到若干基于LLaMa3的中文模型: 我们选择一个GGUF格式的模型,GGUF格式是llama.cpp团队搞的一种模型存储格式,一个模型就是一个文件,方便下载: 点击Files,可以看到若干GGUF文件,其中,q越大说明模型质量越高,同时文件也更大,我们选择q6,直接点击下载按钮,把这个模型...
Ollama，一个开源的大型语言模型服务工具，简化了在本地机器上部署和管理大型语言模型的过程，尤其适用于需要运行像Llama 3这样开源大型语言模型的场景。要开始使用Ollama构建自己的模型，首先确保从Hugging Face库下载Llama 3的GGUF格式模型文件，具体地址为:huggingface.co/shenzhi-...。下载所需的是Llama...
lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF模型是Llama系列的重大进步,拥有令人印象深刻的80亿参数。它专为遵循指令而设计,是一种多功能工具,可用于各种任务,包括多轮对话、一般知识查询和编码挑战。值得注意... 内容导读 lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF模型是Llama系列的重大进步,拥有令...