Updated 15 months ago
15 個月前更新
df1ac2dbb3eb · 3.9GB
model
archllama
·
parameters6.74B
·
quantizationQ4_K_S
3.9GB
params
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant:" ] }
53B
system
You are an AI assistant that follows instruction extremely well. Help as much as you can.
89B
template
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Assistant:
96B
Readme
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練而成的模型,訓練資料集為 Orca Style 資料集,該資料集使用論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法建立。有兩種變體可用。原始的 Orca Mini 基於 Llama,提供 30 億、70 億和 130 億參數規模;v3 基於 Llama 2,提供 70 億、130 億和 700 億參數規模。
Usage
CLI
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
API
Example
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
"model": "orca-mini",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
Memory requirements
- 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
Reference
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
Orca Mini v3 在 Ollama 上的來源
13b 參數原始來源:Pankaj Mathur
70b 參數來源:Pankaj Mathur
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4