通过配置LoRA来微调Llama3 8B模型。更改一些关键参数以优化性能: 使用fp16代替qlora,以避免由于量化和解量化而导致的潜在性能下降。 将lora_layers设置为32,并使用全线性层,以获得与全微调相媲美的结果。 以下是lora_config.yaml文件的示例: 复制 # The path to the local model directory or Hugging Face repo.m...
./conver-lora-to-ggml.py /output/llama3_cn_01 llama 执行完命令后,将在 /output/llama3_cn_01 下生成 ggml-adapter-model.bin 文件。这个文件就是 Ollama 所需要的ggml格式LoRA文件。 3.在Ollama中创建自定义Llama3模型 使用ollama 的 modelfile 来创建自定义llama3模型。需要创建一个modefile文件。
尝试使用 llama3.1:70b,机器性能限制,无法带动。 qwen2 是阿里巴巴开源模型即“通义千问”。 模型名称模型大小模型描述 llama3.1:8b 4.7GB meta 开源的语言模型,英文能力强,英文能力强可以选择该模型 llama3.1:8b-instruct-16fp 16GB 指令微调版本,通常结合 LangChain 、AI Agent 进行模型的二次开发。比如集成到 ...
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...
ollama run gemma:7b ollama run gemma:7b-instruct-fp16 安装Docker 版本 Ollama Web UI Unraid 应用搜索Ollama,安装。 修改IP CMD输入,查看11434的端口是否只有127.0.0.1 netstat -ano | findstr 127.0.0.1 增加系统变量,重点,重点,重点。 此时Web UI可以本地化使用了。
fp16 和 f32: 不量化，保留原始精度。使用ollama运行gguf 转换好的 GGUF 模型可以使用以下的工具来...
I updated Ollama from 0.1.16 to 0.1.18 and encountered the issue. I am using python to use LLM models with Ollama and Langchain on Linux server(4 x A100 GPU). There are 5,000 prompts to ask and get the results from LLM. With Ollama 0.1.1...
Note: it's important to instruct the model to use JSON in the prompt. Otherwise, the model may generate large amounts whitespace. Examples Generate request (Streaming) Request curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama3", "prompt": "Why is the sky blue?" }' Re...
curl http://localhost:11434/api/create -d '{ "model": "llama3.1:quantized", "from": "llama3.1:8b-instruct-fp16", "quantize": "q4_K_M" }' Response A stream of JSON objects is returned: {"status":"quantizing F16 model to Q4_K_M"} {"status":"creating new layer sha256:667b0...
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