更新於 16 個月前
16 個月前
ffb8dddf6fab · 3.9GB
模型
架構llama
·
參數6.74B
·
量化Q4_K_S
3.9GB
設定
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
系統
You are an AI assistant that follows instruction extremely well. Help as much as you can.
89B
範本
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
Readme
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練的模型,使用 Orca Style 資料集,該資料集是根據論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建的。 有兩種變體可供選擇。 原始的 Orca Mini 基於 Llama,參數大小有 30 億、70 億和 130 億,而 v3 版本基於 Llama 2,參數大小有 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 http://localhost: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 參數來源: Pankaj Mathur
7b 參數來源: Pankaj Mathur
13b 參數來源: Pankaj Mathur
Ollama 上的 Orca Mini v3 來源
13b 參數來源: Pankaj Mathur
70b 參數來源: Pankaj Mathur
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4