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Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型,使用 Orca 風格資料集訓練的模型,該資料集使用論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建。有兩種變體可用。原始的 Orca Mini 基於 Llama,參數大小為 30 億、70 億和 130 億,而 v3 基於 Llama 2,參數大小為 70 億、130 億和 700 億。
用法
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
3b parameters original source: Pankaj Mathur
7b parameters original source: Pankaj Mathur
13b parameters original source: Pankaj Mathur
Orca Mini v3 source on Ollama
13b parameters original source: Pankaj Mathur
70b parameters source: Pankaj Mathur