这里要注意模型所在的路径。wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:/openbayes/input/input0/Yi-34B-Chat-Q4_K_M.gguf llama-chat.wasm -p chatml -r '<|im_end|>' -c 10244.2 通过 Chatbot UI 与 大模型交互使用下面的命令行，创建 API server，这里要注意模型所在的文件夹。wasmedge...
* Yi-34B-Chat-Q4_K_M GGUF 模型 * 使用 LlamaEdge 运行大模型所需要的推理文件 * 用于构建 Chatbot 的 Web UI 教程链接: openbayes.com/console/p 打开链接后,点击右上角「克隆」,克隆当前项目,可以直接依据当前模板创建新的训练任务,无需花费时间下载模型,省时又便捷! 操作步骤 点击「克隆」,将教程克隆...
privateGPT采用llam_index 加载本地模型,llama_index 底层用的是python-llama-cpp,在本地运行时发现速度较慢,在进行文档问答时token的生成率大约为4.5t/s, 直接用llama.cpp server 运行YI-34B-CHAT模型时大约每秒 17.75 token。所以尝试配置privateGPT采用兼容openai api的方式进行推理。用llama.cpp server 加载模型...
为了方便大家的使用,我们已经在 OpenBayes 发布了一个公共教程这个公共教程包含了 1)Yi-34B-Chat-Q4_K_M GGUF 模型,这样你就不需要另外下载模型了。2)使用 LlamaEdge 运行大模型所需要的推理文件,都是 Wasm 文件。3)用于构建 chatbot 的 web UI。 有了这三样,在 OpenBayes 上运行 Yi-34B 就变得非常简单,...
GGUF 由 llama.cpp 的创始人 Georgi Gerganov 推出。GGUF 格式的模型可以通过 Llama.cpp 以及 LlamaEdge 项目运行。 本模型是 Yi-34B-Chat 的 GGUF 格式。模型的使用遵循 Yi-34B-Chat 的 licence。 相关链接: Yi Models LlamaEdge llama.cpp 如何把 Pytorch 模型转化成 GGUF 格式...
由OpenBayes贝式计算赞助,Second State 与 Yi User Group 联合发起的《Yi 起过大年—春节 Prompt 大赛》现已正式开启。「使用 LlamaEdge 运行 Yi-34B-Chat 的量化模型」已上线至 OpenBayes 公共资源,该教程已经预先安装好了:* Yi-34B-Chat-Q4_K_M GGUF 模型* 使用 Llama
wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:/openbayes/input/input0/Yi-34B-Chat-Q4_K_M.gguf llama-chat.wasm -p chatml -r '<|im_end|>' -c 1024 4.2 通过 chatbot UI 与 大模型交互 使用下面的命令行,创建 API server,这里要注意模型所在的文件夹。
模型描述: 这个仓库包含了Eric Hartford的Dolphin 2.2 Yi 34B 200K模型的GGUF格式文件。 GGUF格式简介 GGUF是由llama.cpp团队在2023年8月21日引入的新格式,旨在替代不再支持的GGML格式。 支持GGUF的客户端和库包括llama.cpp、text-generation-webui、KoboldCpp、GPT4All、LM Studio、LoLLMS Web UI、Faraday.dev...
和Yi 34B 基础模型相比,200K 上下文,轻轻松松吃光所有的资源。 尝试对模型进行几种不同的量化操作 量化模型相比原版模型最直观的差别是“模型尺寸”会得到显著的减少、模型的运行速度通常会有明显的提升。如果你采用了合适的量化方案,在大模型的场景下,通常模型的性能影响是可以接受的。 通用模型格式:GGUF GGUF (...
由[OpenBayes]()贝式计算赞助,Second State 与 Yi User Group 联合发起的《Yi 起过大年—春节 Prompt 大赛》现已正式开启。 「使用 LlamaEdge 运行 Yi-34B-C...