自述文件
Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 模型训练的模型,训练数据使用 Orca Style 数据集,这些数据集使用论文中定义的方法创建,论文名为《Orca:从 GPT-4 的复杂解释轨迹中进行渐进式学习》。有两种变体可用。最初的 Orca Mini 基于 Llama,参数量为 30 亿、70 亿和 130 亿;v3 基于 Llama 2,参数量为 70 亿、130 亿和 700 亿。
使用
CLI
打开终端并运行 ollama run orca-mini
API
示例
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
"model": "orca-mini",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
内存需求
- 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
参考资料
3b 参数的原始来源:Pankaj Mathur
7b 参数的原始来源:Pankaj Mathur
13b 参数的原始来源:Pankaj Mathur
Ollama 上的 Orca Mini v3 源码
13b 参数的原始来源:Pankaj Mathur
70b 参数来源:Pankaj Mathur