基于 Llama 2 的模型,在 Orca 风格的数据集上进行了微调。最初称为 Free Willy。

7b 13b 70b

54.3K 12 个月前

自述文件

Stable Beluga 基于 Llama 2,并在 Orca 风格的数据集上进行了微调。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,具有 7b 个参数,它是一个通用模型。

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,则 ollama run 命令将执行 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

如果您在使用更高的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 后面的数字表示用于量化的位数(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 上的来源

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