ollama create llama13b -f .\llama2.txt 运行模型ollama run llama13b看看: So easy!~~~ 量化通义千问 为什么这里再加上通义千问的示例,因为在转化GGUF指令上稍有差别,所以也做个示例。 请注意通义千问大模型也是支持用ollama直接运行的,如果你只是想在电脑上运行,不需要自己量化,直接用下面的指令就行:...
以llama2:13b为例。切换分支到13b,关注指令pull后接的名称(这里是llama2:13b)。 复制pull指令并粘贴到终端:ollama run llama2:13b。 修改代码,把model=后面的llama2改成对应的名称即可,如下所示: python fromlangchain_community.llmsimportOllama llm = Ollama(model="llama2:13b") ...
ollama run llama2 之后会自动去pull Llama2的模型,并运行,确实非常的便捷。另外还支持将Ollama作为服务提供到网络环境中,在 macOS 中: OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve 除了Llama2以外 Ollama 还支持其他的开原模型,如下图: 另外还需要注意一下文档中的运行资源说明: 3B模型需要8G内存,7B模型需要16G...
2.创建LLM: ollama create llama-translator -f ./llama2-translator.Modelfile 创建完后,ollama list 可以发现: llama-translator:latest 40f41df44b0a 3.8 GB 53 minutes ago 3.运行LLM ollama run llama-translator 运行结果如下: >>>今天心情不错Translation:"Today's mood is good."Introductionto some ...
1.支持多种LLM,如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。 2.支持热切换模型,灵活多变。 可控性: 1.可以本地运行LLM,因此用户可以完全控制自己的数据和隐私。 2.可定制模型参数、数据目录和其他设置。
ollama run llama2 1. 之后会自动去pull Llama2的模型,并运行,确实非常的便捷。另外还支持将Ollama作为服务提供到网络环境中,在 macOS 中: OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollama serve 1. 除了Llama2以外 Ollama 还支持其他的开原模型,如下图: 另外还需要注意一下文档中的运行资源说明: ...
到了编写代码领域也是同理,对于代码进行微调过的模型往往要表现的比通用模型要好,例如 codellama 与 llama2 的关系。并且在代码补全时速度也是要考虑的,否则它生成的时间比我们自己写还要久也太鸡肋了。 因此模型选择上建议,代码 Chat 相关使用特化的模型参数量可以大一些,例如 codellama 7B/13B,保证对话质量,速度...
- 13b 大小的模型通常至少需要 16GB RAM - 33b 大小的模型通常至少需要 32GB RAM - 70b 大小的模型通常需要至少 64GB RAM 可以选择模型大小进行下载,复制右侧代码(不指定大小默认是8B) 打开ollama的控制台 Tip: 一定要保证网络通畅,还有一定不要关闭弹窗不然就看不到进度了 ...
ollama run llama2>>> hiHello! How can I help you today? 注意:Ollama 建议你至少有 8 GB 的 RAM 来运行 3B 模型,16 GB 来运行 7B 模型,32 GB 来运行 13B 模型。 MLC LLM(在你的手机上运行 Llama) MLC LLM 是一个开源项目,该项目支持在各种设备和平台上(包括 iOS 和 Android)本地运行语言模型...
ollama run codellama Llama 2 Uncensored 7B 3.8GB ollama run llama2-uncensored Llama 2 13B 13B 7.3GB ollama run llama2:13b Llama 2 70B 70B 39GB ollama run llama2:70b Orca Mini 3B 1.9GB ollama run orca-mini Vicuna 7B 3.8GB ollama run vicuna LLaVA 7B 4.5GB ollama run llava ...