Codestral Mamba同样可以使用Mistral-inference部署，或者英伟达发布的快速部署API TensorRL-LLM。GitHub地址：https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM 对于本地运行，官方博客表示，可以留意后续llama.cpp的支持。但ollama行动迅速，已经将Mathstral加入到了模型库中。面对网友催更codestral mamba，ollama也非常给力地表示...
官方代码:github.com/mistralai/mi 2、官方接口调用 安装依赖包 pip install mistralai 请求接口,需要先到官网注册MISTRAL_API_KEY from mistralai.client import MistralClient from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage api_key = os.environ["MISTRAL_API_KEY"] model = "mistral-large-latest"...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
GitHub链接:github.com/modelscope/e 工具安装 pip3 install llmuses 三方依赖安装# 下载requirements wget https://github.com/modelscope/eval-scope/blob/dev/custom_infer/requirements/requirements.txt # 安装三方依赖 pip3 install -r requirements.txtInstruct...
return tokens_tensor, positions_tensor, input_metadata0 comments on commit bb1ba58 Please sign in to comment. Footer © 2024 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status Docs Contact Manage cookies Do not share my personal information ...
源代码地址: https://github.com/mistralai/mistral-inference 主要开发语言: Python LICENSE:Apache-2.0 license 维护者:Mistral AI团队 项目数据 截至2024年10月23日,Mistral-7B-v0.3项目的GitHub统计数据如下: - Star数量:9.7k - Fork数量:854k -贡献者数量:24人 ...
明确目的后开始熟悉模型,Mistral-7b-v0.3的github网址:https://github.com/mistralai/mistral-inference。为了方便后续使用,我把代码库中的代码文件fork到了我自己的代码仓库,代码仓库的README文件有模型的下载链接,也可以去常用的模型仓库网站寻找模型然后下载,比如huggingface和魔塔社区。
reference implementation repo: https://github.com/mistralai/mistral-src [6] Mistral 7B Instruct: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 [7] MT-Bench: https://arxiv.org/abs/2306.05685 [8] 原文地址: https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/...
OmniLMM GitHub：https://github.com/OpenBMB/OmniLMM 面壁智能源于清华 NLP 实验室，是在国内较早开展大模型研究的团队之一，其在 2018 年发布了全球首个基于知识指导的预训练模型 ERNIE。2022 年 8 月开始公司化运作的面壁智能，去年经历了两轮融资，其推出的应用「面壁露卡」也拿到了网信办第二批大模型备案。...
把这三放到文件夹 Mistral-7B-v0.2-Instruct-raw 里面$tar -xf Mistral-7B-v0.2-Instruct.tar$gitclonehttps://github.com/mistralai-sf24/hackathon.git$cdhackathon$pip install -r requirements_hackathon.txt$python -m main demo ../Mistral-7B-v0.2-Instruct-raw$python -m main interactive ../Mistral...