TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]" 使用上述 Modelfile 创建并运行模型的命令如下: bash ollama create my_custom_model -f Modelfile ollama run my_custom_model 通过这些步骤,你就可以在 Ollama 中创建并运行自定义的模型了。
ollama create my-custom-model -f Modelfile 1. 2. 编辑Modelfile # Modelfile 示例 FROM deepseek # 添加自定义提示词或参数 PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER top_p 0.9 1. 2. 3. 4. 5. 推送自定义模型 # 将自定义模型推送到 Ollama 服务器 ollama push my-custom-model 1. 2. 5. 服务与 ...
ollama create custom_llama_3_1 -f ~/.ollama/Modelfile正常情况下,我们将看到类似下面的日志输出:transferring model data using existing layer sha256:c6f9cdd9aca1c9bc25d63c4175261ca16cc9d8c283d0e696ad9eefe56cf8400f using autodetected template llama3-instruct creating new layer sha256:0c41faf...
使用ollama 的 modelfile 来创建自定义llama3模型。需要创建一个modefile文件。 我们创建一个llama3.modelfile,其内容如下: # set the base model FROM llama3:8b # set custom parameter values PARAMETER temperature 1 PARAMETER num_keep 24 PARAMETER stop <|start_header_id|> PARAMETER stop <|end_header_...
如果你的服务器或本地服务在国内,可以使用 ModelScope,社区已经有同学将 HuggingFace 上的 Llama 3.1 搬运到了模型库中:8B[3]、70B[4]。 为了不影响我们的服务器或本地的环境,可以创建一个独立的容器镜像环境,来完成模型下载任务。 执行下面的命令,能够创建一个持续运行的容器镜像: ...
./ollama create deepseek-coder-33b-instruct.Q5_K_M -f Modelfile 执行 这里需要注意的地方是因为启智平台给我们分配的/home/ma-user/work 目录下总共100G空间,所以包括你上传代码+模型等文件。所以建议是50GB一下模型才可以,否则会报存储空间不够问题 ...
ollama 的 modelfile 模板: # set the base model FROM llama3:8b # set custom parameter values PARAMETER temperature 1 PARAMETER num_keep 24 PARAMETER stop <|start_header_id|> PARAMETER stop <|end_header_id|> PARAMETER stop <|eot_id|> ...
model_name="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)dataset=load_dataset("glaiveai/glaive-function-calling-v2",split="train")defcleanup(input_string):arguments_index=input_string.find('"arguments"')ifarguments_index==-1:returninput_string ...
Create a custom model Pull a base model: ollama pull llama2 To update a model to the latest version, runollama pull llama2again. The model will be updated (if necessary). Create aModelfile: FROM llama2 # set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent] PAR...
ollama create {custom model name} -f Modelfile # 自定义模型名字 进程结束后,可以通过 ollama list # 观察到已经上传的模型 如果希望与ollama起的模型交互 ollama run {custom_model_name} '+问题' # 这样回答单条问题,如果不加问题会开启交互界面与模型对话 ...