13个月前更新
13个月前
886a369d74fc · 7.4GB
模型
架构llama
·
参数130亿
·
量化Q4_0
7.4GB
参数
{ "stop": [ "USER:", "ASSISTANT:" ] }
31B
系统
你是一个有帮助的AI助手。
31B
模板
{{ .System }} USER: {{ .Prompt }} ASSISTANT:
45B
自述文件
WizardLM未经审查版本是一个基于Llama 2的130亿参数模型,由Eric Hartford去除了审查。该模型使用LLaMA-7B进行训练,并使用数据集的一个子集,去除了包含校准/说教的回复。
开始使用WizardLM未经审查版本
以下示例中使用的模型是WizardLM未经审查版本,具有130亿参数,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": "wizardlm-uncensored",
"prompt":"Who made Rose promise that she would never let go?"
}'
CLI
- 安装Ollama
- 打开终端并运行
ollama run wizardlm-uncensored
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-uncensored
内存需求
- 130亿参数模型通常至少需要16GB的RAM
如果您在使用更高量化级别的过程中遇到问题,请尝试使用q4模型或关闭任何其他使用大量内存的程序。
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(例如,q4表示4位量化)。数字越高,模型越准确,但运行速度越慢,需要的内存也越多。
别名 |
---|
latest, 13b, 13b-llama2, 13b-llama2-q4_0 |
模型来源
Ollama上的WizardLM未经审查版本来源
130亿参数来源:The Bloke
130亿参数原始来源:Eric Hartford