最后,我们请求用户输入以准备开始新一轮:我们将新的提示添加到现有的聊天历史(history)中,以便Llama3可以开始处理它。 开始运行 在第一个终端窗口,激活虚拟环境后运行以下命令: # 仅使用CPU python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model .\\model\\Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q2_K.gguf --n_ctx ...
Run as LlamaEdge service Chat wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf \ llama-api-server.wasm \ --prompt-template llama-3-chat \ --ctx-size 128000 \ --model-name Llama-3.1-8b ...
Mirror of https://huggingface.co/mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF展开收起 暂无标签 /hf-models/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者(1) 全部 马建仓 AI 助手 尝试更多
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。 我亲测...
GGUF文件格式在加载和保存模型时更加高效。下面的代码块会展示转换过程。 我们将模型转换为gguf格式后,可以使用llama-quantize命令对其进行量化。我们要生成Llama3.1–8B-Instruct模型的4位的量化版本。 python3 llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py Meta-Llama-3.1-8B-Instruct # 将模型从Hugging Face格式转换为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...
Openrouter 几乎第一时间，就把 Llama 3 70B 和 8B 两个 Instruct 模型加了进去，而且定价非常便宜。
提交Issue,填表就好 内容必填选填?你说了算! 精准反馈,高效沟通 我知道了查看详情 Watch 1Star0Fork0 Hugging Face 模型镜像/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF 标签 Tags Releases 功能基于仓库中的历史标记 建议使用类似 V1.0 的版本标记作为 Releases 点。
Llama-3-Instruct采用了全新的指令模板,与Llama-2-chat不兼容,使用时应遵循官方指令模板(见指令模板) 模型下载 模型选择指引 以下是本项目的模型对比以及建议使用场景。如需聊天交互,请选择Instruct版。 对比项Llama-3-Chinese-8BLlama-3-Chinese-8B-Instruct ...
HuggingFace & Github: 语言模型与生成式AI shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat :相比原版的Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型,Llama3.1-8B-Chinese-Chat显著减少了“中文问题英文回答”和中英文混合回答的问题。该模型在超过100K个偏好对的数据集上进行了训练,提升了角色扮演、函数调用和数学能力。训练使用了3个ep...