Open Resources 公共资源 公共数据集 公共教程 公共模型 OpenBayes 服务状态帮助与支持关于 搜索K 登录/注册 公共模型/ Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1/ 版本 V1 当前版本 概览版本1 v1最新版本当前版本 大约1 年前 处理完毕 177.4 GB 暂无版本描述
grant_type=client_credentials&client_id=[应用API Key]&client_secret=[应用Secret Key]' # 步骤二,调用本文API,使用步骤一获取的access_token,替换下列示例中的“调用接口获取的access_token” curl -X POST 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/mixtral_8x7b_instruct?
下载:WasmEdge-plugin-wasi_nn-ggml-0.13.5-darwin_x86_64.tar.gz 将其复制到 C:\Program Files\WasmEdge\lib 并解压: 先试试用llama.cpp的main执行gguf,进行英文的文本补齐。 cd llama.cpp ./main -m ../mixtral-8x7b-instruct-v0.1.Q5_K_M.gguf -n 128 E:/llama.cpp $ ./main -m ../mix...
cd /root && tar -xf Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1.tar 第二步,我们下载一个示例古诗生成数据集,用户可以根据下述数据格式准备自己的数据集。 !wget -c https://pai-quickstart-predeploy-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/huggingface/datasets/llm_instruct/en_poetry_train_mixtral.json !wget -c https...
线上体验 Mixtral 8x7B 如果大家硬件资源真的很硬,可以下载这个87GB的模型种子本地运行 下载:https://twitter.com/MistralAI/status/1733150512395038967 玩法:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 我相信99%的同学应该没有这个实力,现在市面上已经有很多可以在线试玩的平台了。
【完全免费的Mixtral 8x7B Instruct对话和API服务】《Mistral: Mixtral 8x7B Instruct (beta) by mistralai | OpenRouter》 http://t.cn/A6lx9jPt #机器学习#
从Huggingface社区下载模型 在Terminal中执行以下命令安装ModelScope。 pip install modelscope 单击此处查看回显信息,结果中出现的WARNING信息可以忽略。 执行以下命令进入Python环境。 python 以Mixtral-8x7B-v0.1模型为例,下载模型文件的代码示例如下。如果您需要下载Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型文件,请单击...
Mixtral-8x7B Instruct 模型是一个快速演示,表明可以轻松微调基本模型以实现良好的性能。它没有任何调节机制。我们期待与社区合作,研究如何使模型严格遵守护栏,从而允许在需要适度输出的环境中进行部署。The Mistral AI TeamAlbert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Blanche Savary, Chris Bamford, Devendra...
docker run --gpus all --shm-size 1g -p 3000:80 -v /data:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.3.0 \ --model-id mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \ --num-shard 2 \ --max-batch-total-tokens 1024000 \ --max-total-tokens 32000 用 🤗 TRL 微调 训练 LLM ...
令人印象深刻的是,Mixtral Instruct 的性能优于 MT-Bench 上的所有其他开放模型,且是第一个与 GPT-3.5 性能相当的开放模型! 关于命名 Mixtral MoE 模型虽然名字是Mixtral-8x7B,但它其实并没有 56B 参数。发布后不久,我们就发现不少人被名字误导了,认为该模型的行为类似于 8 个模型的集合,其中每个模型有 7B...