說明文件
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型,並使用 Orca 風格資料集訓練的模型,該資料集是根據論文《Orca: 從 GPT-4 複雜解釋追蹤中進行漸進式學習》中定義的方法創建的。目前有兩種變體。原始 Orca Mini 基於 Llama,提供 30 億、70 億和 130 億參數尺寸,而 v3 版本基於 Llama 2,提供 70 億、130 億和 700 億參數尺寸。
使用方式
CLI
打開終端機並執行 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 RAM
- 13b 模型通常至少需要 16GB RAM
- 70b 模型通常至少需要 64GB 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
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