更新于 12 个月前
12 个月前
ac3340957ac2 · 7.4GB
模型
架构llama
·
参数13B
·
量化Q4_K_S
7.4GB
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。助手会提供有帮助的、
154B
自述文件
WizardLM 是一个由 WizardLM 训练的、具有 700 亿个参数的基于 Llama 2 的模型。
开始使用 WizardLM
以下示例中使用的模型是 WizardLM 模型,具有 700 亿个参数,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: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,则 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
- 700 亿参数模型通常至少需要 64GB 的 RAM
如果您在使用更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 后面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,所需的内存也越多。
模型来源
Ollama 上的 WizardLM 源代码
700 亿个参数的来源:The Bloke
700 亿个参数的原始来源:WizardLM