Stable Beluga 基於 Llama 2，並在 Orca 風格的數據集上進行微調。它提供 7B、13B 和 70B 等參數尺寸版本。由 Stability AI 創建。

開始使用 Stable Beluga

以下範例中使用的模型是 Stable Beluga 模型，具有 7b 參數，這是一個通用模型。

API

1. 啟動 Ollama 伺服器 (執行 `ollama serve`)
2. 執行模型

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "stable-beluga",
  "prompt":"Explain the process of how a refrigerator works to keep the contents inside cold."
 }'

CLI

1. 安裝 Ollama
2. 開啟終端機並執行 `ollama run stable-beluga`

注意：如果模型尚未下載，`ollama run` 命令會執行 `ollama pull`。若要在不執行的情況下下載模型，請使用 `ollama pull stable-beluga`

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

如果您在使用較高的量化等級時遇到問題，請嘗試使用 q4 模型，或關閉任何其他佔用大量記憶體的程式。

模型變體

預設情況下，Ollama 使用 4 位元量化。若要嘗試其他量化等級，請嘗試其他標籤。q 後面的數字代表用於量化的位元數 (例如，q4 表示 4 位元量化)。數字越高，模型越精確，但執行速度越慢，且需要更多記憶體。

模型來源

Stable Beluga 在 Ollama 上的來源

7b 參數原始來源：Stability AI

13b 參數原始來源：Stability AI

70b 參數原始來源：Stability AI