使用ollama list命令检查一切是否正常工作,我们可以看到我们的新“黑手党”模型已经存在。 base) tom@tpr-desktop:~$ ollama create your_ollama_username/llama2_gangsta -fModelfile transferring model data reading model metadata creating template layer creating system layer creating parameters layer creating con...
ollama create qwen2.5_7b_temperature -f modelfile 3)查看其创建的模型信息 ollama show qwen2.5_7b_temperature 四、ModelFile文件 1、FROM指令:指定基础模型 FROM llama3.2 2、PARAMETER:设置模型的参数。 PARAMETER temperature 1 3、TEMPLATE:定义传递给LLM的提示模板 该模板将传递到模型中。可以包括(可选)系...
复制 # ModelfileFROM"./Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf"#setthe temperature to1[higher is more creative,lower is more coherent]PARAMETERtemperature1#许多聊天模式需要提示模板才能正确回答。默认提示模板可以使用TEMPLATE中的Modelfile指令指定TEMPLATE"[INST] {{ .Prompt }} [/INST]"br 1. 2....
1.创建Modelfile文件 创建一个test.Modelfile文件,添加的内容如下 FROM D:\huggingface\itpossible\quantized.bin TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]" 2.创建模型 2.1指定生成的模型路径 设置模型文件保存位置,打开系统环境变量配置,添加一个环境变量OLLAMA_MODELS=D:\huggingface\ollama(自己指定任意一个...
system:系统消息更改为(覆盖Modelfile) template:要使用的提示模板(覆盖Modelfile) context:从上一个请求返回的 context 参数 to ,这可用于保持较短的对话记忆/generate stream:如果响应将作为单个响应对象返回,而不是对象流false raw:如果没有格式将应用于提示。如果您在对 API 的请求中指定了完整的模板化提示,则...
TEMPLATE """{{ .System }} Name: {{ .Prompt }} Assistant: """ PARAMETER stop "Name:" PARAMETER stop "Assistant:" 以自定义系统提示词并修改推理温度参数为例,应构建如下格式的 ModelFile: FROMllama2-chinese:13b SYSTEM"以海盗的口吻作答。"PARAMETER temperature0.1 ...
4.1.Modelfile 可以通过ModelFile的方式来对大模型进行本地定制化: 1.Create a Modelfile: FROM llama2 SYSTEM""" You are responsible for translating user's query to English. You should only respond with the following content: 1. The translated content. ...
奥勒马需要一个Modelfile来指定模型的提示格式。奥勒马使用模板将输入转化为模型可以理解的格式。想要详细了解,你可以参考准备您的数据集以微调Llama 3.1模型。 FROM ./unsloth.Q8_0.gguf TEMPLATE """{{ if .System }}系统 {{ .System }}{{ end }}{{ if .Prompt }}用户 ...
# To build a new Modelfile based on this one, replace the FROM line with: # FROM gemma:2b FROM C:\Users\Administrator\.ollama\models\blobs\sha256-c1864a5eb19305c40519da12cc543519e48a0697ecd30e15d5ac228644957d12 TEMPLATE """<start_of_turn>user ...
TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]" 步骤2:创建 Ollama 模型 接下来,根据您的模型文件创建一个新模型: ollama create example -f Modelfile 步骤3:运行您的模型 然后,使用 ollama run 命令来测试您的模型: ollama run example "What is your favourite condiment?" ...