open-orca-platypus2

Open Orca OpenChat 模型與 Garage-bAInd Platypus 2 模型的合併版本。專為聊天和程式碼生成而設計。

13b

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6f0b7ebe895b · 7.4GB

{ "stop": [ "### Instruction:", "### Response:" ] }

45B

範本

{{ .System }} ### Instruction: {{ .Prompt }} ### Response:

63B

讀我檔案

OpenOrca Platypus2 模型是一個 130 億參數的模型，它是 OpenOrca OpenChat 模型和 Garage-bAInd Platypus2-13B 模型的合併版本，這兩個模型都是 Llama 2 模型的微調版本。它被設計為一個通用模型，可用於聊天、文本生成和程式碼生成。

開始使用 OpenOrca Platypus 2

以下範例中使用的模型是 OpenOrca Platypus 2 模型，具有 13b 參數，這是一個通用模型。

API

啟動 Ollama 伺服器 (執行 ollama serve)
執行模型

curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "open-orca-platypus2",
  "prompt":"Tell me a joke about ropes."
 }'

CLI

安裝 Ollama
開啟終端機並執行 ollama run open-orca-platypus2

注意：如果模型尚未下載，ollama run 命令會執行 ollama pull。若要在不執行的情況下下載模型，請使用 ollama pull open-orca-platypus2

記憶體需求

13b 模型通常至少需要 16GB 的 RAM

如果您在使用較高的量化層級時遇到問題，請嘗試使用 q4 模型，或關閉任何其他正在使用大量記憶體的程式。

模型變體

預設情況下，Ollama 使用 4 位元量化。若要嘗試其他量化層級，請嘗試其他標籤。q 後面的數字代表用於量化的位元數 (即 q4 表示 4 位元量化)。數字越高，模型越準確，但執行速度越慢，需要的記憶體也越多。

別名
latest, 13b, 13b-q4_0

模型來源

Ollama 上的 OpenOrca Platypus 2 來源

13b 參數來源：OpenOrca

參考文獻

Platypus：快速、廉價且強大的 LLM 改進

The OpenOrca Platypus2 model is a 13 billion parameter model which is a merge of the OpenOrca OpenChat model and the Garage-bAInd Platypus2-13B model which are both fine tunings of the Llama 2 model. It is designed to be a general-use model that can be used for chat, text generation, and code generation.

## Get started with OpenOrca Platypus 2

The model used in the example below is the OpenOrca Platypus 2 model, with 13b parameters, which is a general-use model.

### API

1. Start Ollama server (Run `ollama serve`)
2. Run the model

```bash
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "open-orca-platypus2",
  "prompt":"Tell me a joke about ropes."
 }'
  ```

### CLI

1. Install Ollama
2. Open the terminal and run `ollama run open-orca-platypus2`

Note: The `ollama run` command performs an `ollama pull` if the model is not already downloaded. To download the model without running it, use `ollama pull open-orca-platypus2`

## Memory requirements

- 13b models generally require at least 16GB of RAM

If you run into issues with higher quantization levels, try using the q4 model or shut down any other programs that are using a lot of memory.

## Model variants

By default, Ollama uses 4-bit quantization. To try other quantization levels, please try the other tags. The number after the q represents the number of bits used for quantization (i.e. q4 means 4-bit quantization). The higher the number, the more accurate the model is, but the slower it runs, and the more memory it requires.

| **Aliases** |
| --- |
| latest, 13b, 13b-q4_0 |

## Model source

**OpenOrca Platypus 2 source on Ollama**

13b parameters source:
 [OpenOrca](https://huggingface.co/Open-Orca/OpenOrca-Platypus2-13B)

## References

[Platypus: Quick, Cheap, and Powerful Refinement of LLMs](https://arxiv.org/abs/2308.07317 )

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