一个参数范围从 30 亿到 700 亿的通用模型,适合入门级硬件。

3b 7b 13b 70b

277.3K 16 个月前

自述文件

Orca Mini 是一个 Llama 和 Llama 2 模型,在 Orca 风格的数据集上训练,这些数据集是使用论文《Orca: 从 GPT-4 的复杂解释追踪中进行渐进式学习》中定义的方法创建的。 有两种变体可用。 最初的 Orca Mini 基于 Llama,参数大小为 30 亿、70 亿和 130 亿,而 v3 基于 Llama 2,参数大小为 70 亿、130 亿和 700 亿。

用法

CLI(命令行界面)

打开终端并运行 ollama run orca-mini

API

示例

  curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
    "model": "orca-mini",
    "prompt":"Why is the sky blue?"
   }'

内存需求

  • 7b 模型通常需要至少 8GB 的 RAM
  • 13b 模型通常需要至少 16GB 的 RAM
  • 70b 模型通常需要至少 64GB 的 RAM

参考

3b 参数的原始来源: Pankaj Mathur

7b 参数的原始来源: Pankaj Mathur

13b 参数的原始来源: Pankaj Mathur

Orca Mini v3 在 Ollama 上的来源

13b 参数的原始来源: Pankaj Mathur

70b 参数的来源: Pankaj Mathur

Orca: 从 GPT-4 的复杂解释追踪中进行渐进式学习