参数尺寸执行下载 Llama3 8B 8B 4.7GB ollama run llama3:8b Llama3 70B 70B 40GB ollama run llama3:70b Mistral 7B 26GB ollama run mistral Code Llama 7b 7B 3.8GB ollama run codellama:7b Code Llama 13b 13B 7.4GB ollama run codellama:13b Code Llama 34b 34B 19GB ollama run codellama:...
2、ollama相关命令 官网地址:GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.3, Mistral, Gemma 2, and other large language models. 1)运行和停止模型 1.命令:ollama run 模型 llama3.1是一个开源的大模型,该模型家族中有8B、70B和405B的模型,这里我们运行一个比较小的模型。 ollama run ll...
运行这些模型只需简单的命令,例如,要运行Code Llama模型,你可以使用以下命令: ollama run codellama 这会启动Code Llama模型,让你可以开始进行编程相关的查询或请求代码生成。 模型资源需求 运行大型模型需要足够的系统资源。一般而言,运行7B参数模型至少需要8GB的RAM,运行13B模型推荐使用16GB RAM,而运行更大的模型,如...
I've installed the model in the Ollama Docker pod successfully. However, when attempting to execute a query, there seems to be an issue. I've tried running "ollama run llama3:instruct," but the spinner just keeps spinning. Here's a breakdown of the steps I've taken: Executed the com...
Code Llama:同样是7B参数,3.8GB大小,专为代码生成和辅助编程任务设计。 运行这些模型需要足够的系统资源。一般而言,运行7B参数模型至少需要8GB的RAM,运行13B模型推荐使用16GB RAM,而运行更大的模型,如70B参数的Llama 2,可能需要32GB或更多的RAM。 六、Ollama与千帆大模型开发与服务平台 在本地大型语言模型开发过程中...
下载Ollama:https://ollama.com/download 安装Ollama 应用程序后,使用命令行拉取并运行模型: ollama run llama3:70b 此时已可以通过命令行与大模型进行对话,通过 `/?` 查看所有指令。 >>> /? Available Commands: /set Set session variables /show Show model information ...
Code Llama7B3.8GBollama run codellama Llama 2 Uncensored7B3.8GBollama run llama2-uncensored LLaVA7B4.5GBollama run llava Solar10.7B6.1GBollama run solar Note You should have at least 8 GB of RAM available to run the 7B models, 16 GB to run the 13B models, and 32 GB to run the 3...
请确保将modelname替换为您希望运行的模型名称。例如，若要运行Llama 2模型，您可以执行ollama run llama2。以下是部分可用模型的列表：Llama 2: 7B, 8GBCode Llama: 7B, 8GBLlama 2 13B: 13B, 3GBLlama 2 70B: 70B, 39GBMistral: 7B, 1GBmixtral: 8x7b, 26GBPhi-2: 7B, 7GBLLaVA: 7B, 5GBGemma ...
ollama run sqlcoder:70b-alpha-q8_0 1. 启动命令执行后,观察终端输出,寻找类似以下的信息: Running on http://localhost:5000 1. 这将告诉你 Ollama 服务运行的端点。 2. 查看配置文件 检查Ollama 的配置文件(如果有),其中可能包含端点和端口配置信息。配置文件通常位于安装目录或/etc/ollama等常见目录中。
2. 打开终端，运行 ollama run llama3.3 Llama 3.3 70B 与Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o的对比 我们将对 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o 的性能进行比较，验证 Llama 3.3 70B 的表现。此次验证内容包括以下项目：编程能力 我们使用了一些基于真实场景的复杂 Python 问题。以下是任务示例：You are given ...