使用Ollama的命令行工具,根据配置文件导入模型。打开终端,输入以下命令: ollama create llama3-chinese -f Modelfile 3. 验证模型 使用ollama list命令查看已导入的模型列表,确认llama3-chinese模型已成功添加。 4. 运行模型 使用ollama run命令启动模型,并通过API或Web界面与模型进行交互。例如,你可以发送HTTP请求...
您可以从 链接 [https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-f16/tree/main] 下载该模型。 步骤2:编写模型文件 您需要创建一个模型文件。这个文件就像是您模型的设计图,里面指定了模型的权重、参数、提示模板等信息。 创建文件 Llama3-8B-Chinese-Chat-f16-v2 ,里面包含以下内容 FROM /...
使用ollama create命令可以根据Modelfile创建一个新的模型: ollama create tinywan-Llama3-8B-Chinese -f ./Modelfile transferring model data using existing layer sha256:ea6e8d5cda0fc798898b67f6e728eb2d02877a2599aa3c8290aaa6f681c2bb9e creating new layer sha256:e6e86a160950a92b7b32fcd6fcbc830e...
使用ollama create命令创建名为“tinywan-Llama3-8B-Chinese”的新模型，并确保已使用正确的模odel文件路径进行配置。在创建模型后，通过ollama list命令验证模型是否已成功生成，检查模型的ID、大小和最近的修改时间。命令示例如下：ollama list 之后，运行新创建的模型，验证其正常工作。具体运行命令为：o...
### 快速上手-使用ollama运行 1. 首先需要安装ollama工具 安装方法参考:[https://ollama.com](https://ollama.com/) 2. ollama运行Llama3-Chinese-8B-Instruct、Atom-7B-Chat ollama运行基于Llama3进行中文微调的大模型[Llama3-Chinese-8B-Instruct](https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama3-Chinese-8B-...
拉取中文模型(拉取一个就行了,这里我是拉取Llama3的) Llama3中文微调模型: ollama pull llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct Llama2中文预训练模型: ollama pull llamafamily/atom-7b-chat 运行效果 Tip: 删除模型(如果前面下载的模型不想要了,可以删除) ...
【最新】2024年05月15日:支持ollama运行Llama3-Chinese-8B-Instruct、Atom-7B-Chat,[详细使用方法](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese?tab=readme-ov-file#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B-%E4%BD%BF%E7%94%A8ollama%E8%BF%90%E8%A1%8C)。
不过遗憾的是,目前 llama3-Chinese-chat 还不支持 Ollama 配置(有非官方的量化版本,效果感人,不建议使用),所以我们可以使用目前国产开源模型性能较好的 Qwen1.5:7B 模型作为演示。 安装Ollama 在Ollama 官网中点击下载 Ollama 程序并进行安装:Ollama.com...
ollama create llama3-chinese-inst-v2 -f Modelfile 第四步,就可以启动相应模型了。 ollama run llama3-chinese-inst-v2 启动之后会出现">>>"提示符,就可以开始聊天了。 效果体验 接下来我用一些例子来测试一下部署是否成功,顺便看看新一代模型的效果如何。
本文主要介绍如何使用这几个工具进行微调,以及如何在Ollama中安装运行微调后的模型。 一、MLX-LM MLX团队一直在不懈地努力改进MLX-LM库在模型微调工具方面的能力。使用MLX-LM微调llama3十分简单。 可以参考相关例子:https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/llms/llama ...