Stable Beluga 基于 Llama 2，然后在 Orca 式数据集上进行微调。它有 7B、13B 和 70B 三种参数大小。它由 Stability AI 创建。

开始使用 Stable Beluga

以下示例中使用的模型是 Stable Beluga 模型，具有 7b 参数，是一个通用模型。

API

1. 启动 Ollama 服务器 (运行 ollama serve)
2. 运行模型

curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "stable-beluga",
  "prompt":"Explain the process of how a refrigerator works to keep the contents inside cold."
 }'

CLI

1. 安装 Ollama
2. 打开终端并运行 ollama run stable-beluga

注意：如果模型尚未下载，ollama run 命令会执行 ollama pull。要在不运行模型的情况下下载模型，请使用 ollama pull stable-beluga

内存要求

• 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

如果您在使用较高级别的量化时遇到问题，请尝试使用 q4 模型或关闭任何其他占用大量内存的程序。

模型变体

默认情况下，Ollama 使用 4 位量化。要尝试其他量化级别，请尝试其他标签。q 后面的数字表示用于量化的位数（即 q4 表示 4 位量化）。数字越大，模型越准确，但运行速度越慢，需要的内存也越多。

模型来源

Ollama 上的 Stable Beluga 源代码

7b 参数原始来源： Stability AI

13b 参数原始来源： Stability AI

70b 参数原始来源： Stability AI