說明文件
Orca Mini 是一個 Llama 和 Llama 2 模型,基於 Orca 風格的資料集訓練而成,這些資料集是使用論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建的。有兩種變體可用。原始 Orca Mini 基於 Llama,有 30 億、70 億和 130 億參數規模,而 v3 基於 Llama 2,有 70 億、130 億和 700 億參數規模。
使用方式
CLI
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
API
範例
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
"model": "orca-mini",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
記憶體需求
- 7b 模型通常至少需要 8GB 的 RAM
- 13b 模型通常至少需要 16GB 的 RAM
- 70b 模型通常至少需要 64GB 的 RAM
參考資料
3b 參數原始來源:Pankaj Mathur
7b 參數原始來源:Pankaj Mathur
13b 參數原始來源:Pankaj Mathur
Ollama 上的 Orca Mini v3 來源
13b 參數原始來源:Pankaj Mathur
70b 參數來源:Pankaj Mathur