generator: llama: llm_path: "model/nous-hermes-llama-2-7b.Q4_K_M.gguf" mistral: ...
对于第一个测试，将运行Mistral-7b指令的GGUF版本：可以在此处找到 Hugging Face 模型卡。模型卡页面是...
让我们从 Mistral 7B Instruct 的 GGUF 量化版本开始,并使用 AutoClasses 'AutoModelForCausalLM' 之一来加载模型。AutoClasses 可以帮助我们自动检索给定模型路径的模型。AudoModelForCausalLM 是具有因果语言建模的模型类之一,这就是 Mistral 7B Instruct 模型所需要的。 Python # Source: https://huggingface.co/Th...
Mistral-7B 是最近支持英文文本和代码生成能力的大型语言模型之一,可用于文本摘要、分类、文本补全、代码补全等各种任务。 Mistral-7B-Instruct 的与众不同之处在于,尽管参数较少,但它仍能提供出色的性能,使其成为高性能且具有成本效益的解决方案。该模型最近在基准测试结果显示它不仅优于 MT-Bench 上的所有 7B 模型...
llm=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF",model_file="mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf",model_type="mistral",gpu_layers=50) 3.定义一个函数以在 Google Colab 中垂直打印结果。如果此步骤在不同的环境中运行,则可以跳过或修改此步骤。
llm_path: "model/nous-hermes-llama-2-7b.Q4_K_M.gguf" mistral: llm_path: "model/mistral-7b-v0.1.Q4_K_M.gguf" llama70b: llm_path: "model/llama-2-70b.Q4_K_M.gguf" mixtral8x7b: llm_path: "model/mixtral-8x7b-v0.1.Q4_K_M.gguf" ...
对于第一个测试,将运行Mistral-7b指令的GGUF版本:可以在此处找到 Hugging Face 模型卡。 模型卡页面是使用手册:运行模型的所有主要信息都在那里。 首先是下载模型文件:它是单个文件,通常是GGUF或BIN扩展名。建议至少进行Q4量化,但如果想尝试更大的模型进行测试,那么Q2也可以。
我这里比较之后,选择的是 Dolphin 2.1 Mistral 7B GGUF 版本。选择「下载」后,请耐心等待下载完成。时间视网速而定。 下载完成后,选择加载该模型。 加载完毕之后,在这里输入你的问题即可。 我出的题目,是: write python code to print 1 to 101 翻译过来,就是: ...
对于第一个测试,将运行Mistral-7b指令的GGUF版本:可以在此处找到 Hugging Face 模型卡。 模型卡页面是使用手册:运行模型的所有主要信息都在那里。 首先是下载模型文件:它是单个文件,通常是GGUF或BIN扩展名。建议至少进行Q4量化,但如果想尝试更大的模型进行测试,那么Q2也可以。
我这里比较之后,选择的是 Dolphin 2.1 Mistral 7B GGUF 版本。选择「下载」后,请耐心等待下载完成。时间视网速而定。 下载完成后,选择加载该模型。 加载完毕之后,在这里输入你的问题即可。 我出的题目,是: writepythoncode to print 1 to 101 翻译过来,就是: ...