基于 Llama 2 的模型,在 Orca 风格的数据集上微调。最初称为 Free Willy。
7b 13b 70b
54.3K 拉取 更新于 12 个月前
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12 个月前
ac691f885162 · 7.4GB
模型
架构llama
·
参数13B
·
量化Q4_0
7.4GB
参数
{"stop":["### System:","### User:","### Assistant:"]}
53B
系统
这是一个系统提示,请保持良好行为并帮助用户。
57B
模板
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Assistant:
96B
许可证
STABLE BELUGA 非商业社区许可协议 日期:2023 年 7 月 27 日 "协议" 指的是 th
5.2kB
自述文件
Stable Beluga 基于 Llama 2,并在 Orca 风格的数据集上微调。它提供 7B、13B 和 70B 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,拥有 7b 参数,这是一个通用模型。
API
- 启动 Ollama 服务器(运行
ollama serve
) - 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
- 安装 Ollama
- 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
。要下载模型而不运行它,请使用 ollama pull stable-beluga
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
如果您在使用较高量化级别时遇到问题,请尝试使用 q4 模型或关闭任何使用大量内存的其他程序。
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 后的数字代表用于量化的位数(例如,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。
别名 |
---|
latest, 7b, 7b-q4_0 |
13b, 13b-q4_0 |
70b, 70b-q4_0 |
模型来源
Stable Beluga 在 Ollama 上的源代码
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