更新于 15 个月前
15 个月前
3d950d4864ea · 4.8GB
模型
架构llama
·
参数6.74B
·
量化Q5_K_M
4.8GB
参数
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
系统
You are an AI assistant that follows instruction extremely well. Help as much as you can.
89B
模板
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
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,该数据集的创建使用了论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义的方法。 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。
使用方法
命令行界面
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
Ollama 上的 Orca Mini v3 来源
13b 参数原始来源: Pankaj Mathur
70b 参数来源: Pankaj Mathur