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,而且与 13B 聊天模型竞争良好后获得了普及。在这篇博客中,我们将探讨 Mistral 7B 的特性和功能,包括其用例、性能以及...
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,而且与 13B 聊天模型竞争良好后获得了普及。在这篇博客中,我们将探讨 Mistral 7B 的特性和功能,包括其用例、性能以及...
# Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system. 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",...
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 方式二(推荐): sudo apt update sudo apt inst...
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。
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...
2.从 Hugging Face 初始化模型对象并设置必要的参数。我们将使用该模型的不同版本,因为 Mistral AI 的原始模型在将整个模型加载到 Google Colab 的内存中时可能会出现问题。 #load the modelfromhuggingfacewith50gpu layers llm=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF",mod...
Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_0.gguf6.59 GB Update models 4个月前 Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf6.96 GB Update models 4个月前 Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_K_S.gguf6.63 GB Update models 4个月前 Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q5_0.gguf7.93 GB ...
./server -c 4096 -m ~/models/mixtral-8x7b-instruct-v0.1.Q4_0.gguf --n-gpu-layers26 ...
model_path="/data/privateGPT/models/mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf", max_tokens=1024*4,n_gpu_layers=100, n_ctx=1024*4, temperature=0.01, ) return llm def summarize_transcript(filename): # Load transcript loader = TextLoader(filename) ...