更新于 16 个月前
16 个月前
95a66502902f · 26GB
模型
架构llama
·
参数13B
·
量化F16
26GB
参数
{ "stop": [ "USER:", "ASSISTANT:" ] }
31B
模板
{{ .System }} USER: {{ .Prompt }} ASSISTANT:
45B
系统
一个好奇的用户和人工智能助手之间的对话。 助手给出有用的,
154B
自述文件
WizardLM 是一个基于 Llama 2 的 70B 参数模型,由 WizardLM 训练。
开始使用 WizardLM
以下示例中使用的模型是 WizardLM 模型,具有 70b 个参数,它是一个通用模型。
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": "wizardlm:70b-llama2-q4_0",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
CLI
- 安装 Ollama
- 打开终端并运行
ollama run wizardlm:70b-llama2-q4_0
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 wizardlm:70b-llama2-q4_0
内存要求
- 70b 模型通常需要至少 64GB 的 RAM
如果您在更高的量化级别遇到问题,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 之后的数字表示用于量化的位数(即 q4 表示 4 位量化)。 数字越高,模型越准确,但运行速度越慢,并且需要更多的内存。
模型来源
Ollama 上的 WizardLM 来源
70b 参数来源:The Bloke
70b 参数原始来源:WizardLM