ollama create custom-model-name -f Modelfile ollama run custom-model-name 通过这种方式,你可以精细控制模型的行为,创建出符合特定场景需求的自定义AI助手。 CLI参考 Ollama的命令行界面(CLI)为用户提供了一系列强大的命令,用于创建、管理和运行模型。通过CLI,用户可以轻松地与Ollama交互,执行各种操作。以下是一...
# ./build/bin/llama-simple -m ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf main: decoded 27 tokens in 2.47 s, speed: 10.93 t/s llama_print_timings: load time = 5247.69 ms llama_print_timings: sample time = 4.08 ms / 28 runs ( 0.15 ms per token, ...
cmake --build build --config Release当我们构建完毕 llama.cpp 后,我们就能够对转换后的模型进行运行验证了。通过llama.cpp 转换模型格式为了能够转换模型,我们还需要安装一个简单的依赖:pip install sentencepiece 接下来,就可以使用官方的新的转换脚本,来完成模型从 Huggingface Safetensors 格式到通用模型格式 GG...
支援從 HuggingFace 下載 custom model 到 ollama #87 Jacky97s opened this issue Mar 18, 2024· 1 comment Comments Contributor Jacky97s commented Mar 18, 2024 參考文章:https://medium.com/@sudarshan-koirala/ollama-huggingface-8e8bc55ce572 Owner sugarforever commented Mar 22, 2024 好建议。
build: Make target improvements (#7499) Dec 11, 2024 .golangci.yaml llm: do not silently fail for supplied, but invalid formats (#8130) Dec 17, 2024 CONTRIBUTING.md docs: fix spelling error (#6391) Sep 4, 2024 Dockerfile Add CUSTOM_CPU_FLAGS to Dockerfile. (#8284) ...
--checkpoint_dir out/custom-model/final 除此外,还可以基于自己的数据进行训练。详细参考GitHub。 4.部署 通过下面的部署命令,启动模型服务。 # locate the checkpoint to your finetuned or pretrained model and call the `serve` command: litgpt serve --checkpoint_dir path/to/your/checkpoint/microsoft/ph...
docker build -t bolingcavalry/ollam-tutorial:0.0.1-SNAPSHOT . 用docker images命令查看本地镜像,可见已经生成了新镜像 上传镜像(可选) 如果您希望自己的镜像保存在公共仓库,以便更多人用到,可以先用docker login命令登录后,再执行以下命令推送本地镜像,注意镜像名的前缀要换成自己的docker账号 代码语言:javascript...
name: name of the model to show verbose: (optional) if set to true, returns full data for verbose response fields Examples Request curl http://localhost:11434/api/show -d '{ "name": "llama3" }' Response { "modelfile": "# Modelfile generated by \"ollama show\"\n# To build a...
model: (required) themodel name prompt: the prompt to generate a response for images: (optional) a list of base64-encoded images (for multimodal models such asllava) Advanced parameters (optional): format: the format to return a response in. Currently the only accepted value isjson ...
Model Parameters Size Download Llama 3.2 3B 2.0GB ollama run llama3.2 Llama 3.2 1B 1.3GB ollama run llama3.2:1b Llama 3.2 Vision 11B 7.9GB ollama run llama3.2-vision Llama 3.2 Vision 90B 55GB ollama run llama3.2-vision:90b Llama 3.1 ...