例如,Qwen 模型需要运行 convert-hf-to-gguf.py 而不是 convert.py python llm/llama.cpp/convert.py ./model --outtype f16 --outfile converted.bin (4). 量化模型 llm/llama.cpp/quantize converted.bin quantized.bin q4_0 (5). 步骤 3:编
/set parameter num_ctx <int> Set the context size /set parameter temperature <float> Set creativity level /set parameter repeat_penalty <float> How strongly to penalize repetitions /set parameter repeat_last_n <int> Set how far back to look for repetitions /set parameter num_gpu <int> The...
2:Linux修改/etc/systemd/system/ollama.service中的Environment变量,然后重载source ollama.service。 自定义prompt创建新模型(好用) 1. 先在models文件夹下创建一个文件名为Modelfile(新建文本文档后写入内容,然后删除后缀名即可)。按照官方的说明文档,内容可参考: FROM gemma:2b # set the temperature to 1 [hi...
首先需要启动GUI界面。 python web_ui.py 4.基准测试 LLaMA-Factory 包含了基于各种评估数据集进行基准测试的脚本: benchmark.py 例如: python benchmark.py \ --model_path output/llama-7b-alpaca \ --benchmark_datasets alpaca,hellaswag 这个Python命令将加载经过微调的模型并评估其在指定方面的表现。 benchm...
PARAMETER temperature 1 # set the system message SYSTEM """ You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only. """ Next, create and run the model: ollama create mario -f ./Modelfile ollama run mario >>> hi ...
FROM llama3.2 # set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent] PARAMETER temperature 1 # set the system message SYSTEM """ You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only. """ ...
FROM llama3.2 # set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent] PARAMETER temperature 1 # set the system message SYSTEM """ You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only. """ ...
本文主要介绍如何使用下面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。 Llama3是Meta提供的一个开源大模型,包含8B和 70B两种参数规模,涵盖预训练和指令调优的变体。这个开源模型推出已经有一段时间,并且在许多标准测试中展示了其卓越的性能。特别是Llama3 8B,其具备小尺寸和高质量的输出使其成为边缘...
python环境 python安装 下载新版Anaconda安装程序:Download Anaconda安装过程中将添加到环境变量等选项全部打勾 用uv管理pip包 将uv所有文件装至E:\uv下 安装 添加python 3.11独立文件 uv python install 3.11 uv python list # 查看是否安装成功 1. 2.
Ollama 近日就此问题推出重要更新(0.5.0+),引入与OpenAI一样的结构化输出(Structured Outputs)功能,让开发者能够通过 JSON schema 精确定义和约束模型输出格式。该功能已在 Ollama 的 Python 和 JavaScript 库中得到全面支持。 本次更新的核心亮点包括: