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，這兩者都是 Llama 2 模型的微調版本。它被設計為通用模型，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

1. 啟動 Ollama 伺服器 (執行 ollama serve)
2. 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

1. 安裝 Ollama
2. 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等級時遇到問題，請嘗試使用 q4 模型或關閉任何其他佔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。若要嘗試其他量化等級，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，且需要更多記憶體。

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