更新于 15 个月前
15 个月前
28e06621edf0 · 29GB
模型
archllama
·
parameters69B
·
quantizationQ2_K
29GB
参数
{ "num_gqa": 8, "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant
65B
系统
您是一个能够出色地遵循指示的 AI 助手。尽您所能提供帮助。
89B
模板
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Assistant:
96B
自述文件
Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 模型训练的模型,训练数据为 Orca Style 数据集,这些数据集是使用论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义的方法创建的。 有两个变体可用。最初的 Orca Mini 基于 Llama,参数规模为 30 亿、70 亿和 130 亿,而 v3 基于 Llama 2,参数规模为 70 亿、130 亿和 700 亿。
用法
CLI
打开终端并运行 ollama run orca-mini
API
示例
curl -X POST http://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 内存
- 13b 模型通常至少需要 16GB 内存
- 70b 模型通常至少需要 64GB 内存
参考
3b 参数原始来源: Pankaj Mathur
7b 参数原始来源: Pankaj Mathur
13b 参数原始来源: Pankaj Mathur
Orca Mini v3 在 Ollama 上的来源
13b 参数原始来源: Pankaj Mathur
70b 参数来源: Pankaj Mathur
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4