更新於 16 個月前
16 個月前
966ad219dd6e · 8.2GB
模型
架構llama
·
參數13B
·
量化Q4_1
8.2GB
參數
{ "stop": [ "USER:", "ASSISTANT:" ] }
31B
範本
{{ .System }} USER: {{ .Prompt }} ASSISTANT:
45B
系統
一個好奇的使用者和人工智慧助理之間的對話。助理會提供有幫助的,
154B
讀我
WizardLM 是一個基於 Llama 2,由 WizardLM 訓練的 70B 參數模型。
開始使用 WizardLM
以下範例中使用的模型是 WizardLM 模型,具有 70b 參數,這是一個通用模型。
API
- 啟動 Ollama 伺服器 (執行 `ollama serve`)
- 執行模型
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "wizardlm:70b-llama2-q4_0",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
CLI
- 安裝 Ollama
- 開啟終端機並執行 `ollama run wizardlm:70b-llama2-q4_0`
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 wizardlm:70b-llama2-q4_0`
記憶體需求
- 70b 模型通常需要至少 64GB 的 RAM
如果您在高量化層級遇到問題,請嘗試使用 q4 模型或關閉任何其他正在使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。若要嘗試其他量化層級,請嘗試其他標籤。q 後面的數字代表用於量化的位元數(即 q4 表示 4 位元量化)。數字越高,模型越準確,但執行速度越慢,且需要更多記憶體。
模型來源
Ollama 上的 WizardLM 來源
70b 參數來源:The Bloke
70b 參數原始來源:WizardLM