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。 #function to print the model output in colab in a readable manner def colab_print(text...
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=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。 #functionto pri...
代码说明: 代码中注意替换模型路径model_path="/data/privateGPT/models/mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf", 代码中注意替换文本路径print(summarize_transcript('ai-oaievent.txt')) 在使用Langchain库时,"链条"指的是一个处理步骤序列,其中一步的输出用作下一步的输入,通过有序流程方便地执行复杂的文本...
MODEL_BASENAME = "llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf" # MODEL_ID = "TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF" # MODEL_BASENAME = "mistral-7b-instruct-v0.1.Q8_0.gguf" # MODEL_ID = "TheBloke/Llama-2-70b-Chat-GGUF" # MODEL_BASENAME = "llama-2-70b-chat.Q4_K_M.gguf"63...
quantized_filename = "mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K.gguf" 4 changes: 4 additions & 0 deletions 4 toml-selectors/lora.toml Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,4 @@ [model] adapters_model_id = "lamm-mit/x-lora" order = "ordering-file.json" ar...
Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q3_K_S.gguf5.15 GB Update models 6个月前 Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_0.gguf6.59 GB Update models 6个月前 Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf6.96 GB Update models 6个月前 Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_K_S.gguf6.63 GB ...
下载GGUF模型 使用HuggingFace的镜像https://hf-mirror.com/ 方式一: pip install -U huggingface_hubexportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download --resume-download MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF --include *Q4_K_M.gguf ...
"can you calculate the circumference of a circle that has a radius of 7.81mm"
1. Mistral-tiny:升级后的基础模型Mistral 7B Instruct v0.2,上下文长度从8K提高到32K,同时在微调上有所改进,在MT Bench上的得分从6.84提升到了7.61。 2. Mistral-small:Mistral 8x7B Instruct v0.1,性能匹敌甚至超越GPT-3.5,支持多语言。 3. Mistral-medium:在所有指标上超越GPT-3.5的表现,同样支持多语言。